在做NLP领域的NMT或者chatbot等方面的工作时,在进行inference(推理)的时候,经常会用到两种搜索方式,即GreedySearch和BeamSearch。 1.Greedy...动态规划导致当字典较大时效率低,而集束搜索使用beamsize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为了获得更好准确性而采取的一种策略,在训练阶段...
seq2seq模型中beam search的改进 在Seq2Seq中的beam search算法中我们介绍了采用beam search来搜索得到使得条件语言模型概率最大的序列,并介绍了搜索方法。 (1)argmaxyP(y<1>,y<2>,y<3>,...y<Ty>|x<1>,x<2>,...x<Tx>) 其中(2)P(y<1>,y<2>,y<3>,...y<Ty>|x)=P(y<1>|x)P(...
Normalization:针对Beam Search得分函数的改进。 Decoding with auxiliary language model:利用辅助语言模型改进decoder。 Decoding with lexical constraints:添加对单词或短语的限制,decoder生成时需要参照限制词表。 Search algorithms:优化搜索策略,寻找更高效的算法。2...
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,一般...
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。
Normalization：针对Beam Search得分函数的改进。Decoding with auxiliary language model：利⽤辅助语⾔模型改进decoder。Decoding with lexical constraints：添加对单词或短语的限制，decoder⽣成时需要参照限制词表。Search algorithms：优化搜索策略，寻找更⾼效的算法。2. Beam Search Refinement 2.1 Hypothesis ...
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...
论文阅读:Diverse Beam Search--Decoding Diverse Solutions from Neural Sequence Models 应该会有好多种描述方式的,而不仅仅局限于一种两种)。而这篇论文提出了diversebeamsearch算法,相当于对beamsearch算法的改进。经过实验证明,这种算法会使得输出多样性和准确性都...实际意义)。 下图是beamsearch的一个例子,并且将...
prefix beam search原理 Prefix Beam Search是一种改进的搜索算法,用于在语言模型中寻找最优输出序列。其核心原理在于减少Beam Search中候选序列的重复部分,从而提高搜索效率。 首先,了解Beam Search的基本概念是必要的。Beam Search是一种启发式搜索算法,用于在图形模型(如隐马尔可夫模型和条件随机场)中寻找最优序列。