ScholarGate
Asisten
Machine learningDeep Learning, Sequence Models, State Space Models

Mamba (Model Ruang Keadaan)

Mamba adalah arsitektur model sekuensial yang diperkenalkan oleh Gu dan Dao pada tahun 2023 yang mencapai kompleksitas linier sambil mempertahankan kinerja yang kuat pada tugas pemodelan bahasa. Dengan menggabungkan model ruang keadaan (state space models) dengan selektivitas yang bergantung pada masukan, Mamba mengatasi kompleksitas kuadratik transformer sambil mempertahankan kekuatan pemodelan.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sumber

  1. Gu, A., & Dao, C. (2023). Mamba: Linear-time sequence modeling with selective state spaces. arXiv preprint arXiv:2312.08956. link

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces. ScholarGate. https://scholargate.app/id/deep-learning/mamba

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Dirujuk oleh

ScholarGateMamba (State Space Model) (Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/deep-learning/mamba · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026