今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模”
Mamba一直在人工智能界掀起波澜，被吹捧为Transformer的潜在竞争对手。到底是什么让Mamba在拥挤的序列建中脱颖而出?
在介绍之前先简要回顾一下现有的模型
Transformer:以其注意力机制而闻名，其中序列的任何部分都可以动态地与任何其他部分相互作用，特别是具有因果注意力机制的的Transformer，擅长处理序列中的单个元素。但是它们带来了显著的计算和内存成本，与序列长度的平方(L²)成比例。
循环神经网络(rnn): rnn只考虑当前输入和最后一个隐藏状态，按顺序更新隐藏状态。这种方法允许它们潜在地处理无限序列长度和恒定的内存需求。但是rnn的简单性是一个缺点，限制了它们记住长期依赖关系的能力。此外，rnn中的时间反向传播(BPTT)是内存密集型的，并且可能遭受梯度消失或爆炸的影响，尽管有LSTM等创新部分结解决了这个问题。
State Space Models(S4):这些模型已经显示出很好的特性。它们提供了一种平衡，比rnn更有效地捕获远程依赖关系，同时比transformer更高效地使用内存。
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