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内容简介:
Mamba是一种新型的深度学习架构，在保持对序列长度近似线性扩展性的同时，提供了与Transformers相当的建模能力。《深入探索Mamba模型架构与应用》旨在帮助读者探索Mamba在不同领域实现卓越性能的潜力，并深入理解和应用这一新兴的模型架构。本书配套示例源码、PPT课件、配图PDF文件与读者微信交流群服务。
《深入探索Mamba模型架构与应用》共分16章，内容包括Mamba概述、Mamba架构详解、Mamba组件详解、基于PyTorch的弹簧振子动力学Mamba实战、Mamba文本情感分类实战、Mamba的文本转换实战、VisionMamba图像分类实战、多方案的Mamba文本生成实战、让Mamba更强的模块、循环神经网络详解与切片时间序列预测、基于Jamba的天气预测实战、统一了注意力与Mamba架构的Mamba2模型、Mamba结合Diffusion的图像生成实战、知识图谱的构建与展示实战、基于特征词的语音唤醒实战、多模态视觉问答实战。 
