MAMBA 썸네일형 리스트형 Mamba： Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces Mamba: 단순화된 시퀀스 모델링 Mamba는 새로운 종류의 컴퓨터 알고리즘이며, Albert Gu와 Tri Dao가 개발했습니다. 이 기술은 '선택적 상태 공간'을 사용하여 시퀀스(데이터의 순서)를 모델링합니다. 이것은 기존의 방법들과는 다른 접근 방식입니다. 기존 방식과의 차이점 Transformers: 이전에 많이 사용된 Transformers는 긴 데이터 시퀀스를 처리하는 데 효율적이지만, 계산량이 많고 메모리 요구사항이 높습니다. Recurrent Neural Networks (RNNs): RNN은 데이터 시퀀스를 처리하는 데 널리 사용되지만, 긴 시퀀스에는 효율적이지 않고 학습이 어려울 수 있습니다. Mamba의 특징 선택적 상태 공간: Mamba는 선택적 상태 공간을 활용하여 기존 방식의 .. 더보기 이전 1 다음