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statespace 2

Mamba

개요Mamba는 2023년 후반 등장한 혁신적인 시퀀스 모델로, 기존 Transformer의 한계를 극복하며 긴 시퀀스 처리에 최적화된 새로운 아키텍처입니다. Attention 메커니즘 없이도 고성능을 달성할 수 있는 Selective State Space(Model)를 기반으로, 자연어 처리, 시계열 예측 등에서 강력한 성능을 보입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Selective Structured State Space 모델 기반의 시퀀스 처리 신경망목적Attention 구조 없이도 긴 시퀀스 모델링 가능하게 함핵심 목표Transformer보다 빠르고, 메모리 효율적인 대안 모델 제공Mamba는 기존의 Transformer 구조가 가지는 O(n^2) 복잡도를 벗어나 선형 시간 처리 구조를 기반..

Topic 2025.05.26

State-Space Model(상태공간 모델)

개요State-Space Model(상태공간 모델)은 시간에 따라 변화하는 시스템의 동작을 수학적으로 설명하기 위한 모델로, 공학, 제어 이론, 경제학, 신호처리 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 이 모델은 시스템의 입력, 상태, 출력 간의 관계를 행렬 형태로 기술하여 복잡한 동적 시스템을 효과적으로 분석하고 제어할 수 있도록 합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의시스템의 상태(state)와 그 변화에 따른 출력을 기술하는 수학 모델목적시간에 따라 변화하는 시스템을 분석하고 제어하기 위함배경선형시불변(LTI) 시스템 이론에 기반한 동적 시스템 모델링 방식State-Space Model은 전통적인 전달함수 방식보다 유연성이 높고, 다변량 시스템에 적합하다는 점에서 제어 이론의 핵심 기법으로 자리잡..

Topic 2025.05.26
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