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.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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.
- Latente DiffusiemodellenDeep learning↔ compare
- Masked AutoencodersDeep learning↔ compare
- Vision MambaDeep learning↔ compare
- Transformator voor Visuele WaarnemingDeep learning↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →