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

Mamba (State Space Model)

Mamba is een sequentiemodelarchitectuur, geïntroduceerd door Gu en Dao in 2023, die lineaire complexiteit bereikt met behoud van sterke prestaties op taalmodelleringstaken. Door state space models (SSM's) te combineren met input-afhankelijke selectiviteit, pakt Mamba de kwadratische complexiteit van transformers aan, terwijl de modelleringskracht behouden blijft.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

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

Bronnen

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

Deze pagina citeren

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

Geciteerd door

ScholarGateMamba (State Space Model) (Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/deep-learning/mamba · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026