"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。《深入探索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，并深入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。 《深入探索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。 《深入探索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。"

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《深入探索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开发》《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、应用开发与微调》《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》《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》。

前 言 在科技的浩瀚星海中，人工智能已经成为引领时代前行的璀璨明星。而深度学习作为人工智能领域的重要分支，更是推动了无数科技创新与突破。在这个波澜壮阔的历史进程中，我们有幸见证并参与了Mamba这一新兴深度学习架构的诞生与发展。今天，我们将这份宝贵的经历与知识凝结成书，希望能够助力更多有志之士在深度学习的道路上探索与前行。 本书构思 本书旨在为读者提供一本全面、深入的Mamba深度学习架构实战指南。我们精心组织了全书的内容，从基础理论到实战应用，循序渐进地引导读者掌握Mamba架构的核心技术与实战技巧。无论你是深度学习的初学者，还是希望进一步提升技能的专业人士，相信本书都能为你提供宝贵的帮助。 在撰写本书的过程中，我们始终秉持着严谨、务实的态度。书中的每一章都经过了反复的打磨与验证，确保内容的准确性与实用性。同时，我们也注重理论与实践的结合，通过大量的实战案例，帮助读者将所学知识转变为实际应用能力。 本书通过系统而全面的介绍，带领读者从Mamba架构的基础理论出发，逐步深入各种实战应用的开发与实现。我们详细剖析了Mamba的核心组件和工作原理，帮助读者清晰把握其与传统深度学习架构的区别与优势。同时，我们还结合丰富的案例和实战经验，展示了Mamba在序列生成、图像识别、自然语言处理等多个领域的应用场景和前景。 本书以实战项目为基础，结合PyTorch 2.0深度学习框架进行深入浅出的讲解和演示。作者以多角度、多方面的方式，手把手地教读者编写代码，并结合实际案例深入剖析其中的设计模式和模型架构。 总的来说，本书旨在帮助读者深入理解和掌握Mamba这一新兴深度学习...