贪婪搜索(Greedy Search)就是这样一种算法,它经常被使用,因为它简单快捷。 另一种方法是使用波束搜索(Beam Search),它非常受欢迎,因为尽管它需要更多的计算,但通常会产生更好的结果。 在本文中,我将探索 Beam Search 并解释使用它的原因及其工作原理。我们将简要介绍贪婪搜索作为比较,以便我们了解 Beam Search 如何...
Beam Search(集束搜索)是一种启发式图搜索算法,通常用在图的解空间比较大的情况下,为了减少搜索所占用的空间和时间,在每一步深度扩展的时候,剪掉一些质量比较差的结点,保留下一些质量较高的结点。这样减少了空间消耗,并提高了时间效率,但缺点就是有可能存在潜在的最佳方案被丢弃,因此Beam Search算法是不完全的,一...
Beam Search集束搜索是Greedy Search的改进版,它拓展了Greedy Search在每一步的搜索空间,每一步保留当前最优的K个候选,一定程度上缓解了Greedy Search的问题,令K为Beam Size代表束宽,Beam Size是一个超参数,它决定搜索空间的大小,越大搜索结果越接近最优,但是搜索的复杂度也越高,当Beam Size等于1的时候,Beam Se...
Beam Search(集束搜索)是一种启发式图搜索算法,通常用在图的解空间比较大的情况下,为了减少搜索所占用的空间和时间,在每一步深度扩展的时候,剪掉一些质量比较差的结点,保留下一些质量较高的结点。这样减少了空间消耗,并提高了时间效率,但缺点就是有可能存在潜在的最佳方案被丢弃,因此Beam Search算法是不完全的,一...
Beam Search算法一般分为两部分: 路径搜索:是指在受限空间中检索出所有路径 路径打分:是指对某一条路径进行评估打分 Beam Search的一般步骤为: 初始化beam_size个序列,序列均为空,这些序列称之为beam paths; 取下一个Frame的前N个候选值(N一般为beam size或者更大,Frame内部侯选值已按照概率倒序排列),与已存在...
Beam Search(集束搜索):是一种启发式图搜索算法,在图的解空间比较大的情况下,为了减少搜索所占用的空间和时间,在每一步深度扩展的时候,剪掉一些质量比较差的结点,保留下一些质量较高的结点。 好处:减少了空间消耗,并提高了时间效率。 (补充说明:启发式搜索是利用问题拥有的启发信息来引导搜索,达到减少搜索范围、...
总之整个算法要做的事就是: argmaxy∏t=1TyP(y<t>∣x,y<1>,…,y<t−1>)argymaxt=1∏TyP(y<t>∣x,y<1>,…,y<t−1>) 束搜索 束搜索(beam search)是贪心搜索的一个改进版本。它有一个超参数,名为束宽(beam size)。在时间步1,我们选择具有最高条件概率的k个词元。
1. Greedy Search 贪心搜索最为简单,直接选择每个输出的最大概率,直到出现终结符或最大句子长度。 2. Beam Search。 Beam Search可以认为是维特比算法的贪心形式,在维特比所有中由于利用动态规划导致当字典较大时效率低,而集束搜索使用beam size参数来限制在每一步保留下来的可能性词的数量。集束搜索是在测试阶段...
集束搜索（beam search）：第一步：用编码器解码器，给定输入的语法句子，输出第一个单词最可能的概率值。 贪心算法只会挑出最可能的一个单词，然后继续。而集束搜索则会考虑多个选择，集束搜索算法有一个参数B，叫做集束宽。假设将B设为3...
不像一般的beam search,constrainedbeam search可以对生成文本施加控制,因为很多时候,我们是明确知道生成文本之中是应该包含哪些内容的。例如在神经网络机器翻译任务中,通过查词典,我们明确知道生成文本应该包含的专业词汇。有时,生成的结果是满足...