【Backbone】Vim（Vision Mamba）架构学习笔记_vim mamba

1 学习资料

论文：《Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Model》

阅读资料

【博文】《入局CV，Mamba再显神威！华科王兴刚团队首次将Mamba引入ViT，更高精度、更快速度、更低显存！》
【代码复现】《挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现》

2 引言

（1）南溪：论文中的“Vim Block”采用的“the bidirectional sequence modeling”跟“双向RNN”的思路有点像

ChatGPT:
是的，你提到的“采用的双向序列建模（the bidirectional sequence modeling）”确实与“双向RNN（Bidirectional Recurrent Neural Networks）”的思路有相似之处。

双向RNN是一种特殊类型的循环神经网络，它在处理序列数据时同时考虑过去和未来的信息。它包括两个RNN：一个向前处理数据（捕捉过去的信息），另一个向后处理数据（捕捉未来的信息）。这种结构使得双向RNN在理解序列的上下文方面特别有效。

在你提到的“Vim Block”中，双向序列建模的概念也是利用了类似的思想。它通过同时考虑前后的信息来处理视觉数据，这样做可以提高模型对图像内容的理解能力，特别是在需要理解像素之间复杂关系的视觉任务中。虽然它们的应用领域（视觉数据处理与序列数据处理）和具体实现细节可能有所不同，但基本的理念——即同时考虑前后信息来获得更全面的理解——是相似的。