Beam Search 是一种启发式搜索算法,主要用于在序列生成任务中寻找最优或近似最优的输出序列。它是对贪心搜索(Greedy Search)的改进,通过在每一步保持 k 个最佳候选项来平衡搜索空间和计算效率。 2. 为什么需要 Beam Search? 在解释具体算法之前,让我们先理解为什么需要它: 解决贪心搜索的局限性: 贪心搜索每步只选...
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...
解码之Beam Search算法 解码是seq2seq模型的常见问题,常用方法有贪心搜索(Greedy Search)集束搜索(Beam Search)。 简单贪心搜索 From [1] 如图,Decoder根据Encoder的中间语义编码向量cc和标签得到第一个输出的概率分布[0.1,0.1,0.3,0.4,0.1][0.1,0.1,0.3,0.4,0.1],选择概率最大的0.4,即moi。 根据隐向量h1h1...
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 的又被作为束机搜索,是一种seq2seq中用来优化输出结果的算法(不在训练过程中使用) 例如:传统的获取编码器输出的过程中,每次只选择概率最大的那个结果,作为当前时间步的输出,等到输出结束,我们会发现整个句子可能并不通顺。虽然在每一个时间步上的输出确实是概率最大的,但是整体的概率却不一定是最大的...
Beam Search(束搜索)是机器学习中常用的一种搜索算法,通常用于解决序列生成问题,如机器翻译、语音识别、图像生成等任务。 Beam Search的基本思想是在搜索过程中保留一定数量的最优候选解,称为beam width,每次扩展时,只保留分数最高的beam width个解,其余解则被舍弃。这样可以有效地减小搜索空间,提高搜索效率。
Best-First Beam Search 使用了优先队列并定义新的比较运算符，从而可以减少调用得分函数的次数，更快停止搜索。另外 Best-First Beam Search 也可以结合 A* 搜索算法，在计算得分时加上一些启发函数，对于 A* 不了解的读者可以参考下之前的文章A* 路径搜索算法。3.1 减少调用得分函数的次数 Beam Search 使用的...
Beam Search(集束搜索)算法 1.概念BeamSearch(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。启发式搜索是利用问题拥有的启发信息来引导搜索...
Beam Search算法旨在优化广度优先搜索策略，减少内存消耗，适用于大规模搜索空间。算法在广度优先基础上进行优化，类似于剪枝，以限制同时保持在内存中的节点数，通过设定参数B来控制。使用两行表示主循环过程，第一行显示增加到SET中的节点，第二行显示从SET中增加到BEAM中的节点，以展示算法状态。不同B值...
解码器相当于是一个LSTM网络,那么Viterbi算法在解码器部分,相当于每一步都需要计算出所有的 个单词所有的输出概率值,也就是Viterbi算法在编码器中的的计算复杂度是 ,而Beam Search算法虽然得到的是近似最优解,但是他在编码器中的计算复杂度,由于每一步输出只需要计算前一步最大的 ...