论文对比

DG-Mamba: Robust and Efficient Dynamic Graph Structure Learning with
Selective State Space Models

 论文的创新点

 结论

本文提出了一种健壮高效的线性时间复杂度DGSL（动态图结构学习）框架DG-Mamba。在状态离散化的SSM中，核化的消息传递具有很高的效率。学习结构用DGSL的建议PRI正则化。揭示了长期相关性和潜在的预测模式，以加强稳健性。广泛的实验表明，它在对抗对手攻击的12个最先进的基线上具有优越性。

 

 Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces

论文创新点

 结论

我们在结构化状态空间模型中引入了一种选择机制，允许它们在序列长度线性扩展的同时执行上下文相关的推理。当整合到简单的无关注点架构中时，Mamba在不同的域集合上实现了最先进的结果，在这些领域中，它的性能与强大的Transformer模型不相上下，甚至超过了它们。我们的结果表明，Mamba是一个很有可能成为通用序列模型骨架的候选基因。

分析

Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Space Models 简称manba 是基础性、开创性的方法论论文。提出了一种名为选择性状态空间模型 的全新序列建模基础架构。它旨在解决传统SSM模型（如S4）在处理内容感知（即输入依赖）推理时的局限性，并在语言、音频、基因组等多个序列领域实现了革命性的性能，同时保持了线性时间复杂度的计算效率。

DG-Mamba: Robust and Efficient Dynamic Graph Structure Learning with Selective State Space Models是manba 在特定领域（动态图学习）的前沿应用。它设计了一种巧妙的序列化方法，将图结构问题转化为Mamba能够处理的序列问题。《DG-Mamba》将Mamba模型的核心思想创新性地应用于动态图推理 这一挑战性任务。它将动态图的结构和特征序列化，利用Mamba的选择性机制来捕捉动态图中复杂的时间依赖性和结构演化。