mamba

【AI大模型：前沿】43、Mamba架构深度解析：为什么它是Transformer最强挑战者？Transformer架构自2017年诞生以来，一直是NLP、计算机视觉等领域的“统治级”模型架构。但随着序列长度需求的增长（如128K长文本处理、基因组学超长序列分析），其自注意力机制的 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)计算复杂度成为难以逾越的瓶颈。2023年底，由Albert Gu和Tri Dao等人提出的Mamba架构，通过创新的“选择性状态空间模型（Selective SSM）”实现了线性复杂度（ O ( n ) O(n) O(n)），在保持高性能的同时，彻底解决了长序列处理的效率问题

使用Mambaout替换YOLObackbone 整合全局信息，提升遮挡目标检测中定位能力，以及小目标、多尺度近年来，Transformer 架构虽在各类任务中成为主流，但注意力机制的二次复杂度对长序列处理构成挑战。为此，类似 RNN 的模型如 Mamba 被引入，其核心是状态空间模型（SSM），旨在以线性复杂度处理长序列。然而，将 Mamba 应用于视觉任务时，其性能常不及卷积和基于注意力的模型。研究发现，Mamba 更适合兼具长序列和自回归特性的任务，而多数视觉任务（如图像分类）并不满足这些特性。基于此，研究者提出 MambaOut，通过移除 Mamba 块中的 SSM，仅保留门控 CNN 结构，验证 SSM

提升长序列建模效率：Mamba+交叉注意力架构完整指南本文将深入分析Mamba架构中交叉注意力机制的集成方法与技术实现。Mamba作为一种基于选择性状态空间模型的新型序列建模架构，在长序列处理方面展现出显著的计算效率优势。通过引入交叉注意力机制，Mamba能够有效处理多模态信息融合和条件生成任务。本文从理论基础、技术实现、性能分析和应用场景等维度，全面阐述了这一混合架构的技术特点和发展前景。

YOLO12 改进｜融入 Mamba 架构：插入视觉状态空间模块 VSS Block 的硬核升级在医学图像分割领域，传统卷积神经网络（CNNs）受限于局部感受野，难以捕捉长距离依赖关系，而基于 Transformer 的模型因自注意力机制的二次计算复杂度，在处理高分辨率图像时效率低下。近年来，状态空间模型（SSMs）如 Mamba 展现出线性复杂度建模长序列的优势，其视觉变体 Vision Mamba（VMamba）通过引入二维选择性扫描机制，进一步提升了在图像任务中的全局特征提取能力。VSS Block 作为 VMamba 的核心组件，旨在解决传统模型在全局上下文建模与计算效率之间的矛盾，为医学图

音频特征工具Librosa包的使用深入探索Mamba模型架构与应用 - 商品搜索 - 京东DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发 - 商品搜索 - 京东

【Mamba】MambaVision论文阅读论文阅读论文链接：MambaVision: A Hybrid Mamba-Transformer Vision Backbone

CentOS 7服务器上快速安装mamba函数库本次预配置虚拟环境为cuda 11.8+torch 2.2.2+python 3.101. 创建conda虚拟环境：conda create -n mamba python=3.10

Linux 下 Mamba 环境安装踩坑问题汇总（重置版）由于本人第一篇博客Mamba 环境安装踩坑问题汇总及解决方法（初版） Linux和Windows的问题夹杂，不易查询，重新整理在Linux下所有安装过程中可能出现的问题。

沉睡的小灰

What can I say? Mamba 环境配置教程与攻略前段时间尝试要用到的最近大火的SSM模型，Mamba模型。环境配置是当然是第一个难关，参考了github链接配置，但是因为很多环境什么的报了一堆奇怪的错，其实到最后发现和cuda环境有很大的关系。正好最近有个朋友也想用mamba，他在环境上也有一些问题，所以我就计划写一篇博客来大概说明一下我的环境是怎么配置的。What can I say？

论文阅读笔记：Mamba in Vision: A Comprehensive Survey of Techniques and Applications深度学习的发展极大地促进了计算机视觉的发展，其中卷积神经网络发挥了关键作用。卷积神经网络（CNNs）通过卷积层捕获了多个尺度的特征并构建了空间层次，使机器学习能够直接从像素数据中学习复杂的模式，从而使该领域发生了革命性的变化。尽管CNNs取得了成功，但由于其局部化的感受野，CNNs在捕获长距离依赖方面遇到了固有挑战。解决这些挑战往往需要更深，更复杂的架构，这增加了计算成本，降低了效率。

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TSMamba：基于Mamba架构的高效时间序列预测基础模型在当今数据驱动的世界中，时间序列预测在多个领域扮演着关键角色。从医疗保健分析师预测患者流量，到金融分析师预测股市趋势，再到气候科学家预测环境变化，准确的时间序列预测都至关重要。然而，传统的预测模型面临着三个主要挑战：

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win11环境下成功安装mamba参考：https://blog.csdn.net/yyywxk/article/details/136071016

AAI机器之心

LIama 3+Mamba联手，推理速度提升1.6倍这是来自Together AI的新作，通过蒸馏将Transformer和Mamba模型结合到了一起，同时还为混合模型涉及了推理加速算法

MedMamba代码解释及用于糖尿病视网膜病变分类MedMamba发表于2024.9.28，是构建在Vision Mamba基础之上，融合了卷积神经网的架构，结构如下图：

Transformer、RNN和SSM的相似性探究：揭示看似不相关的LLM架构之间的联系通过探索看似不相关的大语言模型(LLM)架构之间的潜在联系,我们可能为促进不同模型间的思想交流和提高整体效率开辟新的途径。

少说多想勤做

【计算机视觉前沿研究热点顶会】ECCV 2024中Mamba有关的论文近年来，图像恢复技术取得了长足的进步，这在很大程度上归功于现代深度神经网络的发展，如 CNN 和 Transformers。然而，现有的修复骨干往往面临全局接受域和高效计算之间的两难困境，阻碍了它们在实践中的应用。最近，选择性结构化状态空间模型，特别是改进的 Mamba 模型，在线性复杂度的长程依赖建模方面显示出了巨大的潜力，为解决上述困境提供了一条途径。然而，标准的 Mamba 在低层视觉方面仍然面临着一定的挑战，如局部像素遗忘和通道冗余。在这项工作中，我们引入了一种简单但有效的基线，称为 MambaI

Phoenixtree_DongZhao

Mambular:表格深度学习的顺序模型https://github.com/basf/mamba-tabularhttps://arxiv.org/pdf/2408.06291

VMamba: Visual State Space Model论文笔记论文地址: https://arxiv.org/abs/2401.10166 代码地址: https://github.com/MzeroMiko/VMamba

Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces论文笔记论文地址: https://arxiv.org/abs/2312.00752 代码: https://github.com/state-spaces/mamba 主要学习Mamba的结构，因此不包含实验及后面的部分