Venturing into Uncharted Waters: The Navigation Compass from Transformer to Mamba

Transformer，一种深度神经网络架构，长期以来一直在自然语言处理和其他领域占据主导地位。然而，最近Mamba的引入挑战了它的霸主地位，引起了研究人员的极大兴趣，并引发了一系列基于Mamba的模型，展示了显著的潜力。本综述论文对Mamba进行了全面的讨论，深入探讨了重要的研究维度，包括：（i）Mamba机制的功能及其基于结构化状态空间模型的基础；（ii）提出的改进以及Mamba与各种网络的集成，探索其作为Transformer替代品的潜力；（iii）Transformer和Mamba的组合，以弥补彼此的缺点。我们还努力在核函数框架下解释Mamba和Transformer，从而在统一的上下文中比较它们的数学性质。我们的论文涵盖了迄今为止与Mamba相关的大部分改进。

Mamba被提出，试图挑战Transformer在自然语言处理领域的主导地位。论文旨在探讨Mamba的机制、与Transformer的比较以及两者的结合，以及Mamba的数学本质。

论文介绍了Mamba的机制和基于结构状态空间模型的基础，并探讨了Mamba与各种网络的集成和改进，以及与Transformer的结合。此外，论文还将Mamba和Transformer在核函数框架中进行了比较。

论文对Mamba的相关改进进行了全面讨论，介绍了Mamba的数学本质和与Transformer的比较。实验部分介绍了使用的数据集和开源代码，并探讨了Mamba在自然语言处理等领域的潜力。

最近的相关研究包括对Transformer的改进，如BERT、GPT等，以及对Mamba的应用和改进，如Mamba-Net、Mamba-BERT等。