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저자정보
나해빈 (한국과학기술원(KAIST))
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,403 - 2,406 (4page)

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This paper provides a comprehensive survey of state space models (SSMs) used in sequence modeling, focusing on recent advancements and practical applications. We explore significant developments in SSMs, such as HiPPO, S4, and H3, and introduce Mamba, a linear-time sequence model that leverages selective state spaces to enhance sequence modeling efficiency and accuracy. By incorporating input-dependent state transitions, Mamba overcomes the limitations of traditional SSMs in handling discrete and information-dense data such as text. Through extensive experiments on language and audio modeling tasks, Mamba demonstrates superior computational efficiency and modeling capabilities. Additionally, we review related innovations such as Vision Mamba and VL-Mamba, highlighting their contributions and applications across various domains.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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