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Esta es la parte 1 de mi nueva serie de varias partes. 🐍 Hacia los modelos espaciales de estados Mamba para imágenes, vídeos y series temporales. Es Mamba es todo…
El aprendizaje profundo ha revolucionado varios dominios, y los Transformers se han convertido en una arquitectura dominante. Sin embargo, los Transformers deben mejorar el procesamiento de secuencias largas debido a…
Los modelos de lenguajes grandes (LLM) enfrentan desafíos para capturar dependencias complejas a largo plazo y lograr una paralelización eficiente para la capacitación a gran escala. Los modelos basados en…
En IA, la búsqueda de máquinas capaces de comprender su entorno con una precisión casi humana ha dado lugar a avances significativos en la segmentación semántica. Este campo, parte integral…
En el panorama cambiante de los modelos computacionales para el procesamiento de datos visuales, la búsqueda de modelos que equilibren la eficiencia con la capacidad de manejar conjuntos de datos…
Comprender cómo funcionan SSM y Mamba, además de cómo comenzar a implementarlos en Keras y TensorFlow. Fuente: Generación de IA (SDXL) Presentado el 1 de diciembre de 2023 en arXiv,…
La segmentación de imágenes médicas, crucial para el diagnóstico y el tratamiento, a menudo se basa en la arquitectura simétrica de UNet para delinear órganos y lesiones con precisión. Sin…
La búsqueda de replicar digitalmente el movimiento humano ha cautivado a los investigadores durante mucho tiempo, abarcando aplicaciones que van desde videojuegos y animaciones hasta robótica. Esta búsqueda exige una…
Estudios recientes han destacado la eficacia de las capas de espacio de estados selectivos, también conocidas como modelos Mamba, en varios dominios, como el procesamiento de lenguaje e imágenes, imágenes…
Una alternativa a Transformers para el modelado de lenguajes La arquitectura Transformer ha sido un componente importante en el éxito de los modelos de lenguajes grandes (LLM). Se ha utilizado…