一文速览mamba的各种变体与改进：从MoE-Mamba、Vision Mamba、VMamba、Jamba到Falcon Mamba
💡
原文中文，约4700字，阅读约需12分钟。
📝
内容提要
本文讨论了MoE-Mamba和Vision Mamba等多种Mamba模型的进展。MoE-Mamba旨在提高状态空间模型的效率，而Vision Mamba则在视觉任务中应用双向状态空间建模，展示了在图像分类等任务中的潜力。VMamba通过多方向扫描，显著提升了视觉识别效果。
🎯
关键要点
- 本文讨论了MoE-Mamba和Vision Mamba等多种Mamba模型的进展。
- MoE-Mamba旨在提高状态空间模型的效率。
- Vision Mamba在视觉任务中应用双向状态空间建模，展示了在图像分类等任务中的潜力。
- VMamba通过多方向扫描，显著提升了视觉识别效果。
- MoE-Mamba的研究者来自多个学术机构，论文标题为《MoE-Mamba: Efficient Selective State Space Models with Mixture of Experts》。
- Vision Mamba的提出背景是为了克服Mamba在单向建模和缺乏位置感知方面的挑战。
- Vision Mamba结合了双向SSM，用于数据依赖的全局视觉上下文建模。
- Vision Mamba通过位置嵌入实现位置感知的视觉识别，增强了在密集预测任务中的稳健性。
- Vision Mamba的核心原理是将ViT中的transformer替换为Mamba。
- VMamba通过结合Mamba的多方向扫描和分层网络架构，在视觉识别中展示了令人印象深刻的结果。
➡️
