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...
Beam Search是一种启发式搜索算法,它通过系统地扩展图中最有前途的节点来导航。这种方法结合了广度优先搜索的元素来构建其搜索树,通过在每个级别生成所有后继节点。然而,它只根据它们的启发式值评估和扩展每个级别上的一组数量W的最佳节点。这种选择过程在树的每个级别上重复。 Beam Search的特点 Beam的宽度(W):此...
那么beam search 就是介于上述两种方法的一个这种方法,假设beam width=2,表示每次保存的最大的概率的个数,这里每次保存两个,在下一个时间步骤一样,也是保留两个,这样就可以达到约束搜索空间大小的目的,从而提高算法的效率。 beam width = 1是,就是贪心算法,beam width=候选词的时候,就是计算全部的概率,beam wid...
如果前面的单词是w1,通过上下文和w1可以预测w2,然后再通过w2和上下文预测出w3,这种算法简单快速,能够得到不错的效果,但是这种贪心算法有个问题就是,如果在预测序列中有一个单词预测的不准确,那么它会影响后面所有单词的预测。Beam Search就是在这种背景下产生的,Beam有“束&rd......
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。
Beam Search 背景:如图1所示,在seq2seq推理过程中,需要通过上下文和上一个预测的单词,来预测下一个词。如果前面的单词是w1,通过上下文和w1可以预测w2,然后再通过w2和上下文预测出w3,这种算法简单快速,能够得到不错的效果,但是这种贪心算法有个问题就是,如果在预测序列中有一个单词预测的不准确,那么它会影响后面...
最直接的方法就是贪心算法(greedy search),每步取概率最大的输出,然后将从开始到当前步的输出作为输入,取预测下一步,直到句子结束。如下图所示,第一步先去概率最大的A,依次是B,C。这种的缺点就是如果中间某一步取值不对,将影响后续的结果。 beam search对贪心算法做了优化,在每个step取beam num个最优的tokens...
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...
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 ...