Mamba-ND: Selective State Space Modeling for Multi-Dimensional Data

📄 arXiv: 2402.05892v5 📥 PDF

作者: Shufan Li, Harkanwar Singh, Aditya Grover

分类: cs.CV

发布日期: 2024-02-08 (更新: 2024-07-13)

备注: 24 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出Mamba-ND以解决多维数据建模的计算复杂性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多维数据建模 状态空间模型 计算复杂性 Transformer 图像分类 动作识别 天气预测

📋 核心要点

  1. 现有的Transformer架构在处理多维数据时，计算复杂度随序列长度呈平方级增长，导致资源消耗过大。
  2. Mamba-ND通过将输入数据按行主序展开，扩展了Mamba架构以适应任意多维数据，降低了计算复杂度。
  3. 实验结果表明，Mamba-ND在ImageNet-1K、HMDB-51和ERA5等多个基准测试中表现优异，性能与当前最先进技术相当。

📝 摘要（中文）

近年来，Transformer已成为文本及多维数据建模的主流架构。然而，Transformer中的自注意力层导致计算和内存复杂度随序列长度呈平方级增长。Mamba架构基于状态空间模型，已显示出在文本序列建模中实现可比性能，同时计算复杂度线性增长。本研究提出Mamba-ND，扩展Mamba架构以适应任意多维数据。我们系统地比较了Mamba-ND与多种现有方法的性能，包括双向LSTM和S4ND。实验证明，Mamba-ND在多个多维基准测试中表现出与最先进技术相竞争的性能，包括ImageNet-1K分类、HMDB-51动作识别和ERA5天气预测。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有Transformer在处理多维数据时的计算复杂性问题，尤其是自注意力机制导致的平方级增长的计算和内存需求。

核心思路：Mamba-ND通过将输入数据按行主序展开，采用状态空间模型的方式来建模多维数据，从而实现计算复杂度的线性增长。这样的设计使得模型能够在保持性能的同时，显著降低资源消耗。

技术框架：Mamba-ND的整体架构包括数据展开模块、状态空间建模模块和输出生成模块。数据展开模块负责将多维输入数据转换为适合模型处理的一维序列，状态空间建模模块则应用于处理展开后的数据，最后输出生成模块负责生成最终的预测结果。

关键创新：Mamba-ND的主要创新在于其将状态空间模型与多维数据建模相结合，提供了一种新的思路来降低计算复杂度，与传统的自注意力机制形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，Mamba-ND采用了行主序展开的方式，确保了数据处理的高效性。同时，模型在参数设置和损失函数的选择上进行了优化，以适应多维数据的特性。具体的网络结构和超参数设置在实验中进行了详细调优。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个基准测试中，Mamba-ND的性能与当前最先进的模型相当。例如，在ImageNet-1K分类任务中，Mamba-ND展示了与传统方法相似的准确率，同时计算复杂度降低至线性级别，显著提升了处理效率。

🎯 应用场景

Mamba-ND的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括计算机视觉、视频分析和气象预测等。通过降低多维数据建模的计算复杂性，该模型能够在资源受限的环境中实现高效的实时处理，推动相关领域的技术进步与应用落地。

📄 摘要（原文）

In recent years, Transformers have become the de-facto architecture for sequence modeling on text and a variety of multi-dimensional data, such as images and video. However, the use of self-attention layers in a Transformer incurs prohibitive compute and memory complexity that scales quadratically w.r.t. the sequence length. A recent architecture, Mamba, based on state space models has been shown to achieve comparable performance for modeling text sequences, while scaling linearly with the sequence length. In this work, we present Mamba-ND, a generalized design extending the Mamba architecture to arbitrary multi-dimensional data. Our design alternatively unravels the input data across different dimensions following row-major orderings. We provide a systematic comparison of Mamba-ND with several other alternatives, based on prior multi-dimensional extensions such as Bi-directional LSTMs and S4ND. Empirically, we show that Mamba-ND demonstrates performance competitive with the state-of-the-art on a variety of multi-dimensional benchmarks, including ImageNet-1K classification, HMDB-51 action recognition, and ERA5 weather forecasting.