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Simba: Mamba 增强的 U-ShiftGCN 用于视频中的动作识别
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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，提出了一种快速推断速度和线性扩展的模型Mamba。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。
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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。
- 通过改进结构状态空间模型（SSMs）参数成为输入的函数，解决离散模态的弱点。
- 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集成到简化的端到端神经网络架构中。
- 模型Mamba具有快速推断速度，比Transformers快5倍，并且序列长度线性扩展。
- 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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