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SegMamba: 长程序列建模 Mamba 用于三维医学图像分割
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
基于Transformer架构的基础模型存在内容导向推理的弱点，通过改进结构状态空间模型（SSMs）参数成为输入的函数，将选择性SSMs集成到简化的神经网络架构中，提出了快速推断速度和线性扩展的模型Mamba，在多个模态上实现了最先进的性能。
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关键要点
- 基于Transformer架构的基础模型存在内容导向推理的弱点。
- 通过让结构状态空间模型（SSMs）参数成为输入的函数来改进模型。
- 选择性SSMs在长度可选的维度上选择性地传播或遗忘信息。
- 设计了一种硬件感知并行算法，将选择性SSMs集成到简化的神经网络架构中。
- 提出的模型Mamba具有快速推断速度，比Transformers快5倍。
- Mamba在序列长度上实现线性扩展，能够处理长达百万长度的序列。
- Mamba在语言、音频和基因组等多个模态上实现了最先进的性能。
- Mamba-3B模型在语言建模中优于同样大小的Transformers，性能与两倍大小的模型相当。
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