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A2Mamba：融合Transformer与Mamba的混合视觉架构
论文《A2Mamba: Attention-Augmented Mamba for Vision》提出了一种新型的混合视觉主干网络A2Mamba，通过多尺度注意力增强状态空间模型（MASS）实现了Transformer 与Mamba的深度融合。 我们的A2Mamba在视觉识别任务中优于所有先前的基于ConvNet、Transformer和Mamba的架构。 自从引入Mamba以来，将Mamba集成到混合模型中已显示出有前景的性能。 3.2 A2Mamba的整体架构 在这项工作中，我们提出了一种新颖的混合视觉主干架构A2Mamba，它利用了Transformer和Mamba架构的优势。
98810编辑于 2025-09-11 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
Masked Mamba: 基于Mamba的病理图像分类的自监督框架
Mamba: 病理图像分类的高效自监督框架 本文为ICRL 2025的投稿论文，处在匿名评审阶段，因此暂时无作者信息 论文创新点 Masked Mamba是一种为病理图像分类设计的高效自监督框架，其创新点主要包括以下四个方面 最近，基于Mamba模型在各种任务中获得了前所未有的关注，并取得了卓越的性能。然而，在病理分类中使用视觉Mamba并没有解决上述挑战。 3 方法 3.1 Masked Mamba 3.1.1 预训练流程 Masked Mamba预训练的详细程序在图1中描绘。 Masked Mamba预训练的实现是直接的，可以抽象地由以下方程表示： 3.1.2 Masked Mamba编码器 其中Linear表示线性变换层，SSD指的是选择性扫描操作，代表激活函数，Sep-Conv1D 3.2 Masked Mamba迁移 4 实验结果
69910编辑于 2024-11-29 - 来自专栏人工智能前沿讲习
【他山之石】Mamba真比Transformer更优吗？Mamba作者：混合架构才是最优解！
于是，我们看到Mamba-2的论文在更高层面上将SSM和注意力机制统一了起来，同时相比Mamba-1实现了2～8倍的速度提升。 作者分别训练出Mamba、Mamba-2、Mamba-2-Hybrid、Transformer等4种架构的8B参数模型，在35个NLP下游任务中对比性能。 为了方便复现和进一步研究，用于训练Mamba、Mamba-2和Mamba-2-Hybrid的代码已经开源，而且研究团队还在HuggingFace上发布了Mamba-2 8B和Mamba-2-Hybrid 在常见任务上，Mamba和Mamba-2的性能都可以匹配甚至超过Transformer模型，但MMLU基准是一个例外。 56层的Mamba-2-Hybrid中包含4个（7.1%）自注意力层，24 个（42.9%）Mamba-2层和28个（50%）MLP 层，其中Mamba-2层使用与Mamba-2模型相同的参数。
1.8K10编辑于 2024-07-16 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
人工智能｜Mamba 介绍
线性时间缩放：与传统模型不同，Mamba 能够按照序列长度线性处理序列。 这与其他型号不同。 其次，Mamba 的核心有一个特殊的层，可以在每一步中智能地选择关注或忽略哪些信息。 此外，使用 pip 命令可以轻松安装 Mamba，这使得它对于广大受众（包括学术界和工业界人士）来说非常友好。 Benchmark Mamba 在一系列流行的下游零分评估任务上的表现。 Mamba 的一个突出特点是它能够随着上下文长度的增加逐步提高性能，有效管理多达一百万个元素的序列。这一功能强调了 Mamba 作为通用序列处理应用的基础模型的多功能性和潜力。 Mamba 架构可以作为下一代尖端人工智能模型的基础。它可以彻底改变各个领域： 医疗保健：通过快速分析遗传数据，Mamba 可以帮助创建个性化的医学治疗。 客户服务：Mamba 可以为聊天机器人提供支持，跟踪扩展对话，增强客户互动。 总结 Mamba 的到来标志着一个新的篇章，有限的序列长度和低计算效率正在成为过去。
1.9K10编辑于 2024-03-21 - 来自专栏DeepHub IMBA
在Colab上测试Mamba
我们在前面的文章介绍了研究人员推出了一种挑战Transformer的新架构Mamba 他们的研究表明，Mamba是一种状态空间模型(SSM)，在不同的模式(如语言、音频和时间序列)中表现出卓越的性能。 为了说明这一点，研究人员使用Mamba-3B模型进行了语言建模实验。 这些特点使Mamba超越Transformer（Transformer没有了传统的注意力和MLP块）。 有很多人希望自己测试Mamba的效果，所以本文整理了一个能够在Colab上完整运行Mamba代码，代码中还使用了Mamba官方的3B模型来进行实际运行测试。 首先我们安装依赖，这是官网介绍的： ! pip install mamba-ssm==1.0.1 然后直接使用transformers库读取预训练的Mamba-3B import torch import os from transformers
89910编辑于 2024-01-17 - 来自专栏生物信息学
Mamba 的安装和使用
mamba 的安装和使用 引言 mamba 是 conda 的替代品，使用C++编写，速度更快，尤其是在安装大型包时。 mamba 兼容 conda 的所有命令和功能，因此可以无缝替换。 安装 如果之前有安装过 conda，请删除 conda 后再安装 mamba，删除教程见：uninstal-conda[1] 利用 ssh 连接服务器后，运行以下命令： curl -L -O "https releases/latest/download/Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh" bash Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh mamba 设置镜像源，chsrc 的安装请见：chsrc[2]: chsrc set conda 结语 人生苦短，我用 mamba。
1.6K10编辑于 2025-09-04 - 来自专栏DeepHub IMBA
Vision Mamba:将Mamba应用于计算机视觉任务的新模型
Mamba是LLM的一种新架构，与Transformers等传统模型相比，它能够更有效地处理长序列。 Vision Mamba旨在通过提供更有效的替代方案来解决这个问题。 Vision Mamba vs Transformers 这篇论文主要由华中科技大学、地平线机器人、北京人工智能研究院的研究人员贡献，深入研究了Mamba 是如何处理视觉任务的。 Vision Mamba （Vim） Mamba块是Vim的一个关键特性，通过使用位置嵌入标记图像序列，并使用双向状态空间模型压缩视觉表示，Vision Mamba可以有效地捕获图像的全局上下文。 总结 论文介绍了一种将Mamba用于视觉任务的方法，该方法利用双向状态空间模型(ssm)进行全局视觉上下文建模和位置嵌入。
6.9K10编辑于 2024-01-23 windows安装mamba后测试代码
hyperlink 21.0.0 idna 3.10 incremental 24.7.2 Jinja2 3.1.5 mamba_ssm 4.12.2 urllib3 2.3.0 wheel 0.44.0 zope.interface 7.2 测试代码: import torch from mamba_ssm import Mamba batch, length, dim = 2, 64, 16 x = torch.randn(batch, length, dim).to("cuda") model = Mamba( # This module uses roughly 3 * expand * d_model^2 parameters d_model=dim, # Model dimension
40901编辑于 2025-07-16- 来自专栏计算机视觉
Mamba 作者谈 LLM 未来架构
看到Mamba如此优异的成绩后，很多研究者对 SSM 相关研究产生了好奇。 4、什么是 Mamba? 好吧，让我们回到Mamba。如果没记错的话，我认为Mamba 套件中最大的模型是2.8亿参数，在NLP基准测试种，包括GPT J、Pythia模型套件给出的基准分数都非常强。 Tria Dao：Mamba 是我与 Albert Gu合作完成的，当时他是斯坦福大学的博士生，我们就是在那里认识的，他现在是 CMU的助理教授。所以这是一次美妙的合作，Mamba的成功要归功于他。 我认为参与Mamba的研究过程更多的是一个概念证明，状态空间实际上可以像NLP领域的 transformer 一样好吗？因此，才有了 Mamba，这项研究表明状态空间在音频方面可能会更好。
49410编辑于 2024-03-19 - 来自专栏未来先知
结合 Mamba与 Transformer,R2Gen-Mamba 图像分割的深度学习方法 ！
在这项工作中，作者提出了一种名为 R2Gen-Mamba 的新颖自动放射科报告生成方法，该方法利用了Mamba的高效序列处理能力和Transformer架构的上下文优势。 由于Mamba的计算复杂性较低，R2Gen-Mamba不仅提高了训练和推理效率，而且生成了高质量的报告。 在本研究中，作者提出了一种新颖的放射科报告生成方法，称为R2Gen-Mamba，该方法充分利用了Mamba和Transformer架构的优势。 具体而言，R2Gen-Mamba 采用具有低计算复杂度的 Mamba 作为编码器，同时采用保留强大上下文处理能力的 Transformer 作为解码器。 首先，作者的R2Gen-Mamba结合了Mamba和Transformer，在大多数情况下超过了现有方法，表明Mamba在报告生成方面的优势以及将Mamba与Transformer相结合的可行性。
56010编辑于 2024-11-14 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【魔改UNet系列】Mamba-UNet: 医学图像分割的UNet类纯视觉Mamba
论文信息 Mamba-UNet: UNet-Like Pure Visual Mamba for Medical Image Segmentation Mamba-UNet: 医学图像分割的UNet类纯视觉 /MambaUNet 论文创新点 新颖的架构融合：Mamba-UNet结合了UNet的对称编码器-解码器风格架构和Mamba架构的能力，特别擅长处理长序列和全局上下文信息。 纯视觉Mamba（VMamba）基础的编码器-解码器结构：该网络采用了基于纯视觉Mamba的编码器-解码器结构，并注入了跳跃连接以保留不同尺度上的空间信息。 Mamba的能力相结合。 Mamba-UNet采用了基于纯视觉Mamba（VMamba）的编码器-解码器结构，并注入了跳跃连接以保留网络不同尺度上的空间信息。
2.8K10编辑于 2024-10-29 - 来自专栏计算机视觉
Mamba 环境安装：causal-conv1d和mamba-ssm报错解决办法
问题描述： 在执行命令 pip install causal_conv1d 和 mamba_ssm 出错： 解决方案： 1、使用网友配置好的Docker环境，参考：解决causal_conv1d和mamba_ssm 无法安装 -＞ 直接使用Mamba基础环境docker镜像 DockHub仓库地址：https://hub.docker.com/repository/docker/kom4cr0/cuda11.7- pytorch1.13-mamba1.1.1/general 代码：docker pull kom4cr0/cuda11.7-pytorch1.13-mamba1.1.1:1.1.1 2、直接下载工程文件 具体可参考：运行Mamba项目时无法直接用pip install安装causal_conv1d和mamba_ssm_pip install causal-conv1d编译文件-CSDN博客 （笔者依然未安装成功 参考：Mamba 环境安装踩坑问题汇总及解决方法_安装 causal-conv1d-CSDN博客
11.1K10编辑于 2024-03-19 - 来自专栏生信技能树
conda是旧爱，mamba为新欢
大多时候都还不错，但是就是喜欢转圈圈，下载不动，最后给出些不清晰的信息~ 最近服务器出问题，重新配置了一遍工作环境，换用mamba试试~ mamba mamba 是使用C++ 对conda包管理器的重实现 最重要的是mamba有着和conda一样的命令， 没啥学习成本就可以迁移到mamba。 The mamba-org 组织有多个Mamba 支持: mamba 基于Pyhton命令行实现，替换conda， 提供高速，更可靠的环境管理 micromamba 纯C++实现，单个可执行文件 libmamba curl micro.mamba.pm/install.sh | zsh 这里我根据我个人环境，进行手动安装演示 下载micromamba $ curl -Ls https://micro.mamba.pm mamba可以读取.condarc文件和.mambarc文件配置。mamba可以读取多个rc文件，然后合并它们的内容，不过我们也不需要配置多个，配置一个就行。
5.6K30编辑于 2023-02-27 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
Mamba深度解析：AI模型的新突破
Mamba模型的亮点 长序列处理能力：Mamba能够处理长达百万级别的token序列，这对于需要长期记忆的任务至关重要。 Mamba模型的工作原理 Mamba模型采用了受控制理论启发的状态空间模型（SSM）来替代传统的注意力机制（Attention），同时保留了多层感知机（MLP）风格的投影来进行计算。 Mamba模型通过这种方式实现了对序列数据的有效处理。 Mamba的应用前景 Mamba模型在多个方面展现出了卓越的性能，特别是在需要处理长序列数据的场景中。 控制转向 AI安全与可解释性 Mamba模型的长序列记忆能力为AI安全带来了新的考量。与传统的Transformer模型相比，Mamba模型在处理长期目标的智能代理时可能需要更多的安全措施。 结语 Mamba模型的出现标志着我们进入了后Transformer时代，这为序列建模带来了新的可能性，尤其是在处理极长序列和原生长期记忆方面。Mamba模型的未来发展值得我们持续关注。
3.8K10编辑于 2024-04-02 - 来自专栏生信宝典
新版Mamba体验超快的软件安装
在一文掌握Conda软件安装：虚拟环境、软件通道、加速solving、跨服务器迁移中详细介绍的conda的基本使用和遇到问题的解决方式，也提到了mamba作为一个替代工具，可以很好的加速conda的solving 但有时也会遇到一个很尴尬的问题想用mamba就得先装mamba， 之前通过conda install mamba -n base -c conda-forge有时也会卡在solving environemnt 想用mamba解决solving environemnt，就得先解决安装mamba的solving environemnt。 现在新版的mamba支持开箱即用了，下载、初始化就可以使用。 # curl micro.mamba.pm/install.sh | bash curl -Ls https://micro.mamba.pm/api/micromamba/linux-64/latest /bin/micromamba shell init -s bash -p /mambaforge/ source ~/.bashrc # mamba操作 micromamba activate
2.3K40编辑于 2023-08-30 windows下安装mamba_ssm简单流程
mamba_ssm官方源码只提供了linux上whl文件并没有提供windows上提供的whl，官方并不支持windows安装，需要修改源码自己安装才能实现。因此在windows上安装有点麻烦。 torchvision-0.16.1+cu118-cp310-cp310-win_amd64.whl causal_conv1d-1.1.1-cp310-cp310-win_amd64.whl mamba_ssm pythonlibs_whl_mirror找一下 triton-2.1.0-cp310-cp310-win_amd64.whl causal_conv1d-1.1.1-cp310-cp310-win_amd64.whl mamba_ssm 最后使用下面代码测试 import torch from mamba_ssm import Mamba batch, length, dim = 2, 64, 16 x = torch.randn( batch, length, dim).to("cuda") model = Mamba( # This module uses roughly 3 * expand * d_model^2 parameters
3.7K22编辑于 2025-07-16- 来自专栏深度学习和计算机视觉
【CVPR 2025】高效视觉Mamba模块EfficientViM，即插即用！
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达本文转载自：AI缝合术 一、论文信息 1 论文题目：EfficientViM: Efficient Vision Mamba with Hidden State Mixer based State Space Duality 中文题目：高效ViM：基于隐藏状态混合器的状态空间对偶性的高效视觉Mamba 论文链接：https:/ 总体结论：EfficientViM提出了一种新颖的基于Mamba的轻量级视觉架构，通过HSM-SSD层有效捕获全局依赖关系，同时显著降低了计算成本。 import torch import torch.nn as nn import math # 论文题目：EfficientViM: Efficient Vision Mamba with Hidden State Mixer based State Space Duality # 中文题目：高效ViM：基于隐藏状态混合器的状态空间对偶性的高效视觉Mamba # 论文链接：https://arxiv.org
1.3K00编辑于 2025-03-06 - 来自专栏计算机视觉
推理速度暴增，Mamba终结Transformer的统治 ！！
这些特点使得 Mamba 在许多现有模型中脱颖而出，包括那些基于 Transformer 架构的模型，这使得 Mamba 成为机器学习领域的一个重要进步。 Mamba 的关键特性包括： 选择性SSM：通过选择SSM、Mamba能够过滤掉不相关信息，专注于重要数据，从而更高效地处理序列。 例如，在语言建模方面，Mamba 的性能可媲美或超越更大的 Transformer 模型。 Mamba 的代码和预训练模型可以在 GitHub 上公开获取，供社区使用。 4、Mamba 性能亮点 Mamba 在每一项评估结果上都是同类最佳 就性能而言，Mamba 在推理速度和准确性方面表现出色。 GitHub：https://github.com/state-spaces/mamba Mamba 提供了从选择性 SSM 层到 Mamba 块再到完整语言模型结构的不同级别的接口。
1.4K10编辑于 2024-03-19 - 来自专栏机器学习
使用 Miniconda + Mamba 构建高效的 AI 开发环境
Miniconda + Mamba 组合提供了一个轻量、高效的替代方案。 2.2 Mamba 是什么？ Mamba 是 conda 的高速替代品，它使用 C++ 实现，具有更快的依赖解析和安装速度，同时完全兼容 conda 命令。 为什么使用 Mamba？ 3.2 安装 Mamba 激活 base 环境： conda activate base 安装 Mamba： conda install -n base -c conda-forge mamba 按照提示输入 Y，并等待安装完成 测试 Mamba： mamba --version 如果安装成功，会显示 mamba 版本号 注意： mamba 和 conda 语法完全相同，只需将 conda 替换为 mamba mamba env create -f environment.yml 6.4 删除环境 mamba env remove -n ai-env 6.5 清理无用包（释放磁盘空间） mamba clean
2.1K00编辑于 2025-03-19 - 来自专栏我爱计算机视觉
性能突破Transformer，新架构Mamba引爆AI圈
Mamba模型的创新主要体现在以下几个方面： 选择性机制： Mamba引入了一种新颖的选择性机制，使得模型可以根据输入动态调整其行为。这种机制使得模型能够有效地过滤掉无关信息，并加强与任务相关的信息。 这种算法结合了RNN的递归计算效率和CNN的并行处理优势，使得Mamba模型在处理长序列数据时表现出更高的计算效率和性能。 在各种序列数据处理任务中，包括语言、音频和基因组学数据等领域，Mamba模型展现了出色的性能和高效的计算能力。 悬着的心终于死了： 被尊为Transformer挑战者的Mamba，已正式被ICLR拒绝。 虽说被拒，但Mamba确实一种新型的选择性状态空间模型方法，在语言建模方面可以媲美Transformer，并且目前已经有了很多结合Mamba的研究成果。
77310编辑于 2024-04-30
腾讯云开发者
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