新架构mamba是否真的有用？ - 知乎
网页Mamba可以归类为RNN（SSM），Hyena是CNN，RWKV是RNN或Linear Transformer。 至于现在Arxiv上，把原有的架构换成Mamba发现效果不错，这基本属于水论文，但可以可视化一下说明Mamba为什么好。 现在RNN模型在语言建模上的Loss已经达到了和Transformer相当甚至更低的水平。
新架构mamba是否真的有用？ - 知乎
网页Mamba是一种新的开源软件基础设施或框架，主要用于数据分析和科学计算领域。. 它基于Conda环境管理和Jupyter Notebook等工具，旨在提供一个更高效、更易用的环境管理系统。. Mamba的核心优势在于其速度和效率。. 由于它使用了C++重写的一些关键组件，因此在处理 ...
如何评价mamba，是一个比conda更优秀的包管理器吗？ - 知乎
网页Mamba使用libsolv加速解决依赖关系 (减少上面图中Solving environment:转圈圈的时间)； Mamba的核心部分是通过C++实现，以获得最大执行效率； 最重要的是Mamba可与conda完美兼容 (将conda执行命令中的conda换做mamba即可)。 mamba安装. 直接用conda安装，下 …
如何理解 Mamba 模型 Selective State Spaces? - 知乎
网页看到这里, 各位对 Mamba 到底是不是一种 RNN 应该有自己的判断了. 至少笔者觉得 Mamba 是一种 RNN, 而且对 RNN 做了很多有趣的改造, 如果从这个角度分析, 你会比之前任何时候都更加清晰的理解 Mamba. 下面总结 Mamba 都做了哪些有趣的改造, 以及带来了什么效果.
Mamba架构中的zero order hold(zig)有什么作用？ - 知乎
网页Mamba架构中的zero order hold(zig)有什么作用？ 目前看了很多mamba的paper以及讲解 但是zero order hold部分讲解比较模糊。 为何需要引入zoh来进行离散化呢？
Mamba作为一种并行度高的RNN有哪些应用场景？ - 知乎
网页1 个回答. Mamba作为一种并行度高的RNN（循环神经网络）模型，在现代深度学习领域具有广泛的应用。. 其高度并行的特性使得Mamba在处理序列数据、时间序列预测、自然语言处理以及语音识别等任务时表现出色。. 下面将详细介绍Mamba在各个领域的应用场景。. 如果 ...
目前是否有挑战Transformer的新型架构？ - 知乎
网页目前特别火的 Mamba (paper, code) 可以归类到 Linear RNN，RWKV (paper, code, homepage) 和 RetNet (paper, code) 可以归类到 Linear Attention。 其中 Mamba 和 RWKV-6 重新引入了非线性的 data-dependent gating 来提升模型效果，此外还有 GateLoop ( paper , code )、 HGRN ( paepr , code )、 Zoology/Based ( paper ...
mamba和transformer的差异是什么？未来mamba会取代transforme…
网页“Mamba” 和“Transformer” 是两种不同的技术，它们在结构上、应用上、以及性能方面都有点不一样。 “Mamba” 更适合用在手机或者平板这类移动设备上，做一些类似图像识别这样的任务。它用了一种叫做可分离深度卷积的技术，加上设计得特别巧妙的网络结构。
Mamba模型在语音合成领域的优势是什么？ - 知乎
网页Mamba模型在语音合成领域具有以下优势：. 1. 高质量的语音合成. Mamba模型采用了先进的深度学习技术，能够生成高质量的语音。. Mamba模型的语音合成效果自然流畅，音色优美，接近于真人语音。. 2. 强大的文本理解能力. Mamba模型采用了先进的文本理解技术，能够 ...
大语言模型挑战Transformer架构的Mamba有什么潜在应用？
网页而Mamba则具有全局的感受野，可以以整个图像作为token序列作为输入。. 对于Transformer来说，虽然标准的注意力机制具有全局感受野，但是在图像复原任务中使用这一机制将会带来无法接受的计算代价，因此为了折中，目前的工作大多使用了SwinTR的机 …