Beam Search 的伪代码如下：每一步 Beam Search 都会维护一个 k-最大堆 (即伪代码中的 B)，然后用上一步的 k 个最高得分的序列生成新序列，放入最大堆 B 里面，选出当前得分最高的 k 个序列。伪代码中的 score 是得分函数，通常是对数似然：2.Beam Search 得分函数优化 2.1 length normalization 和 ...
从零实现基于Transformer的语音识别(ASR)模型 中,我们从零开始实现了一个基于Transformer模型的语音识别模型。在本文中,我们介绍序列解码中的束搜索 (beam search) 技巧,详细拆解束搜索的每一步细节和每一步代码实现,并应用到语音识别的例子中。 相关前置知识:Python、PyTorch、Transformer基础、语音识别基础。 本文共约...
beam search这两种生成策略，并在这两种生成策略基础之上加入no_repeat_ngram后处理，temperature、top_k...
beam search对贪心算法做了优化,在每个step取beam num个最优的tokens。下图beam num=2,第一步先选取最优的2个值{A,C};在第二步,A和C作为输入,继续预测,则有10个可能得结果,然后再取其中最大的2个,作为输入,进行第三步,取结果中概率最大的2个,得到2个结果,然后再在2个结果中取最优的一个作为输出。
Beam Search 使用的得分函数是对数似然 log p,log p 是一个负数,则 Beam Search 的得函数是一个关于序列长度 t 单调递减的函数,即 t 越大得分越低。Best-First Beam Search 就是利用这一特性,不去搜索那些必定不是最大得分的路径。 传统的 Beam Search 每一个时刻 t 均会保留 k 个最大得分的序列,然后...
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 Sea...
beam search尝试在广度优先基础上进行进行搜索空间的优化(类似于剪枝)达到减少内存消耗的目的。 Beam Search算法 新的概念 为了达到搜索的目的,beam search 引入了启发函数的概念(h) 来估计从当前节点到目标节点的损失。 启发函数可以使搜索算法只保存能够到达目标节点的节点 ...
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,一般...
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,一般...
Beam Search 而beam search是对贪心策略一个改进。思路也很简单，就是稍微放宽一些考察的范围。在每一个时间步，不再只保留当前分数最高的1个输出，而是保留num_beams个。当num_beams=1时集束搜索就退化成了贪心搜索。下图是一个实际的例子，每个时间步有ABCDE共5种可能的输出，即，图中的num_beams=...