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MAMBA and State Space Models explained _ SSM explained
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https://www.youtube.com/watch?v=vrF3MtGwD0Y&t=129s We simply explain and illustrate Mamba, State Space Models (SSMs) and Selective SSMs. SSMs match performance of transformers, but are faster and more memory-efficient than them. This is crucial for long sequences! Outline: 00:00 Mamba to replace Transformers!? 02:04 State Space Models (SSMs) – high level 03:09 State Space Models (SSMs) – more detail 05:45 Discretization step in SSMs 08:14 SSMs are fast! Here is why. 09:55 SSM training: Convolution trick 12:01 Selective SSMs 15:44 MAMBA Architecture 17:57 Mamba results 20:15 Building on Mamba 21:00 Do RNNs have a comeback? 21:42 AICoffeeBreak Merch 📄 Gu, Albert, and Tri Dao. "Mamba: Linear-time sequence modeling with selective state spaces." arXiv preprint arXiv:2312.00752 (2023). https://arxiv.org/abs/2312.00752 📄 MoE-Mamba https://arxiv.org/abs/2401.04081 📄 Vision Mamba https://arxiv.org/abs/2401.09417 📄 MambaByte https://arxiv.org/abs/2401.13660 🕊️ Mamba rejected from ICLR: / 1750526956452577486 📖 Prefix sum (Scan) with Cuda: https://developer.nvidia.com/gpugems/... 📺 Transformer explained: • The Transformer explained by Ms. Coff... Great resources to learn about Mamba: 📙 Mamba: https://jameschen.io/jekyll/update/20... 📕 The Annotated S4: https://srush.github.io/annotated-s4/ 📘 Mamba The Easy Way: https://jackcook.com/2024/02/23/mamba... ▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀ 🔥 Optionally, pay us a coffee to help with our Coffee Bean production! ☕ Patreon: / aicoffeebreak Ko-fi: https://ko-fi.com/aicoffeebreak Join this channel to get access to perks: / @aicoffeebreak ▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀ 🔗 Links: AICoffeeBreakQuiz: / aicoffeebreak Twitter: / aicoffeebreak Reddit: / aicoffeebreak YouTube: / aicoffeebreak #AICoffeeBreak #MsCoffeeBean #MachineLearning #AI #research Scientific advising by Mara Popescu Video editing: Nils Trost Music 🎵 : Sunny Days – Anno Domini Beats
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