Yöntem kanıt kaydı

Mamba (State Space Model)

Mamba is a sequence model architecture introduced by Gu and Dao in 2023 that achieves linear-time complexity while maintaining strong performance on language modeling tasks. By combining state space models with input-dependent selectivity, Mamba addresses the quadratic complexity of transformers while preserving modeling power.

Sources recorded, not reviewed

Kaynak kayıt

Alıntılar, yöntemin kaynak kaydından harfi harfine kopyalanmıştır. Bunlardan herhangi bir düzeyde doğrulama çıkarımı yapılmamıştır.

Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces

Taksonomik yöntem kaydı · ml-model / deep-learning

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

Tam yöntemi aç

Derlenmiş iddialar

Her biri kendi değerlendirmesiyle birlikte kanıt defterine kaydedilmiş iddialar.

Henüz derlenmiş iddia yok

Bu görünüm, defterde hiç iddia olmadığında bir iddia değerlendirmesi icat etmez.

İlgili yöntemler

Yöntem grafiğinden oluşturulmuştur ve makine tarafından önerilen ilişkiler olarak gösterilir — herhangi bir kanıt iddiası çıkarımı yapılmamıştır.

Same method familyLatent Diffusion Modelsmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyMasked Autoencodersmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyVision Mambamachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyVision Transformermachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.