Mamba模型底层技术详解：与Transformer的区别在哪里？

前言 基于状态空间模型（State Space Model）的Mamba模型最近在深度学习领域有赶超Transformer的势头。其最主要的优势就在于其在长序列任务上的优异性能与较低的计算复杂度。本文就Mamba模型的原理进行解析，分析Mamba模型在结构上与Transformer的不同之处，以及其具有的应用潜力。Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!!■1.1 状态空间及其离散化相信SLAM领域的小伙伴们对状态空间模型都并不陌生。在SLAM中，状态空间通常被用来描述所估计的状态参量，其通常具有观测以及预测模型。实际上Mamba中的状态空间模型的灵感恰恰来源于传统的状态空间模型，公式描述如下：