Dies ist Teil 2 meiner neuen mehrteiligen Serie 🐍 Auf dem Weg zu Mamba State Space Models für Bilder, Videos und Zeitreihen. Zustandsraummodelle, die in vielen Ingenieursdisziplinen seit Jahrzehnten bekannt sind, feiern nun ihr Debüt im Bereich des Deep Learning. Auf unserer Reise zu Mamba-selektiven Zustandsraummodellen und ihren aktuellen Leistungen in der Forschung ist es entscheidend, das Zustandsraummodell zu verstehen. Oft sind es die Details, die theoretische Konzepte in der Praxis anwendbar machen. Neben Zustandsraummodellen müssen wir auch diskutieren, wie man sie auf Sequenzdaten anwendet, wie man lange Abhängigkeiten behandelt und wie man sie effizient trainiert, indem man bestimmte Matrixstrukturen ausnutzt.
Strukturierte Zustandsraummodelle bilden die theoretische Grundlage für Mamba. Ihre Verbindung zur Systemtheorie und fortgeschrittenen Algebra könnte jedoch eines der Hindernisse für die Übernahme dieses neuen Rahmens sein. Lassen Sie uns also alles auseinandernehmen, sicherstellen, dass wir die Schlüsselkonzepte verstehen und sie visualisieren, um etwas Licht auf diese neue-alte Theorie zu werfen.