Mamba_State_Space_Model_Paper_List

精选状态空间模型与其应用研究

Mamba_State_Space_Model_Paper_List State Space Model Transformers arXiv Survey Github 开源项目

该列表收录最新的状态空间模型及其在各领域的应用研究，涵盖传统序列建模、图像处理、医学图像分析、视频理解等方面。欢迎提出改进建议，共同推进领域发展。列表包括详细论文、PDF链接及相关代码，方便研究者参考与探索新一代网络模型。

ssm-book - 状态空间模型可执行教程，配合dynamax库的实践指南

GithubJax动态系统开源项目机器学习状态空间模型贝叶斯滤波

ssm-book项目提供了一本关于状态空间模型的可执行教程，与dynamax库配套使用。该教程由Kevin Murphy、Scott Linderman等人编写，采用MIT许可证。内容涵盖贝叶斯滤波、平滑和状态估计等主题，并提供JAX代码实现。这一资源有助于学习者掌握状态空间模型的理论和实践，适用于概率机器学习和机器人技术等领域。

Awesome-World-Model - 自动驾驶领域的世界模型研究与应用进展

Autonomous DrivingCVPRGenerative AIGithubSurveyWorld Models开源项目

StateSpaceModels.jl - Julia语言时间序列分析与预测的状态空间模型库

GithubStateSpaceModels.jl卡尔曼滤波开源项目时间序列分析状态空间模型预测

StateSpaceModels.jl是基于Julia语言的开源时间序列分析库，专注于状态空间模型框架。该库实现了卡尔曼滤波、平滑和最大似然估计等核心算法，提供了指数平滑、未观测组件和SARIMA等预定义模型，同时支持用户自定义模型。此外，它还具备预测、模拟、缺失值处理和残差诊断等功能，为时间序列分析提供了全面的工具集。

LLM-Planning-Papers - 大型语言模型规划能力研究论文精选

Embodied AgentsGithubLLM开源项目规划计划能力非监督学习

本文档收录了关于大型语言模型（LLMs）规划能力的多篇研究论文，涵盖零样本规划、复杂推理、多模态程序规划和交互规划等领域。读者可以获得每篇论文的详细摘要、代码链接及其会议信息，如ICML、ICLR、AAAI和NeurIPS。这是研究和应用LLMs任务规划的必备资源，帮助学者和开发者了解最新进展和应用案例。

best_AI_papers_2023 - 2023年人工智能领域重大突破性研究概览

AIGithubdiffusion模型开源项目深度学习生成模型计算机视觉

本项目整理了2023年人工智能领域的重大突破性研究,涵盖生成式AI、机器人技术等热点方向。汇总了语音合成、图像编辑、音乐生成、视频处理、多模态语言模型等前沿技术的代表性论文,并提供视频讲解、深度分析文章和代码实现(如有)。这份精选资料展示了AI技术的最新进展,为业内人士提供了宝贵的学习参考。

VideoMamba - 突破性的视频理解状态空间模型

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VideoMamba是一种创新的视频理解模型，克服了现有技术的局限性。它能高效处理长视频和高分辨率内容，展现出可扩展性、短期动作识别敏感性、长期视频理解优势和多模态兼容性四大核心特点。VideoMamba为全面的视频理解任务提供了高效解决方案，推动了该领域的发展。

time-series-transformers-review - 时序数据建模中的Transformers技术综述

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本项目专业整理了Transformers在时序数据建模中的资源，涵盖论文、代码和数据，全面总结其最新进展。内容持续更新，开放问题提交和拉取请求，覆盖时序预测、不规则时序建模、异常检测和分类等领域，适合学术研究及实际应用。

Awesome-TimeSeries-SpatioTemporal-LM-LLM - 大型语言模型在时序和时空数据分析中的应用资源

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Spectral-Graph-Survey - 谱图神经网络研究综述与发展趋势

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