Mamba (модель на основе пространств состояний)
Mamba — это архитектура модели последовательностей, представленная Gu и Dao в 2023 году, которая обеспечивает линейную временную сложность при сохранении высокой производительности в задачах языкового моделирования. Комбинируя модели пространств состояний с зависимой от входных данных селективностью, Mamba решает проблему квадратичной сложности трансформеров, сохраняя при этом моделирующую мощность.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Gu, A., & Dao, C. (2023). Mamba: Linear-time sequence modeling with selective state spaces. arXiv preprint arXiv:2312.08956. link ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Модели латентной диффузииГлубокое обучение↔ compare
- Маскированные автокодировщикиГлубокое обучение↔ compare
- Vision MambaГлубокое обучение↔ compare
- Vision TransformerГлубокое обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →