深入探索Mamba模型架构与应用

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。 《深探索Mamba模型架构与应用》既适合Mamba架构初学者，以及人工智能、深度学习方向的从业人员阅读，也适合作为高等院校或高职高专院校相关专业学生的参考书。
【推荐语】
（1）《深探索Mamba模型架构与应用》旨在为读者提供一本全面、深的Mamba深度学习架构实战指南。作者精心组织了全书的内容，从基础理论到实战应用，循序渐地引导读者掌握Mamba架构的核心技术与应用实战技巧。 （2）《深探索Mamba模型架构与应用》详细剖析了Mamba的核心组件和工作原理，让读者能够清晰把握其与传统深度学习架构的区别与优势。 （3）《深探索Mamba模型架构与应用》结合丰富的案例和实战经验，展示了Mamba在文本生成、图像分类、天气预测、图像生成、知识图谱、语音唤醒、多模态视觉问答等多个领域的应用场景。 （4）配套示例源码、数据文件、PPT课件、配图PDF文件与读者微信交流群。
【作者】
王晓华，高校计算机专业讲师，研究方向为云计算、大数据与人工智能。其著作包括《深探索Mamba模型架构与应用》《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合发》《PyTorch深度学习与计算机视觉实践》《PyTorch语音识别实战》《ChatGLM3大模型本地化部署、应用发与微调》《从零始大模型发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》《PyTorch 2.0深度学习从零始学》《Spark 3.0大数据分析与挖掘：基于机器学习》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《深度学习的数学原理与实现》。