我们现在在概念层面上理解了Beam Search。让我们再深入一层,了解其工作原理。我们将继续使用相同的示例,并使用2的Beam width。 继续我们的序列到序列模型,编码器和解码器可能是一个由一些LSTM层组成的循环网络。或者,它也可以使用变压器而不是循环网络来构建。 基于lstm的序列到序列模型 让我们关注一下Decoder组件和输...
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 width B每一层(each level)广度优先搜索算法保存的节点数目。 可以...
Beam Search是一种启发式搜索算法,用于在生成文本时控制生成的多样性。我们将探讨Beam Search算法的基本原理和实现细节,并使用代码示例展示如何在PyTorch中进行Beam Search文本生成。在进行Beam Search文本生成时,我们将重点介绍如何设置搜索宽度(beam width)和如何选择最佳的候选序列。通过实验和示例,我们将展示如何调整这些...
对于得分函数的改进方法,还有很多,例如有论文《 A Diversity-Promoting Objective Function for Neural Conversation Models》采用最大化互信息MMI(Maximum Mutual Information)作为目标函数,也可以作为Beam Search的得分函数。2.3 Decoding with auxiliary language modelBeam search 还可以利用一个辅助的 language model 来...
集束搜索Beam Search借助了一个启发式代价函数henuristic cost function,h用来预测当前节点到目标节点的代价的大小,这个启发式代价函数我们不是第一次接触了,在上一篇文章A*搜索算法中我们已经详细介绍了,除此之外,集束搜索还是用了一个束宽度beam width,B来限制在每一层的遍历时存储该层的节点数量。
2. Beam Search 在Beam Search中只有一个参数B,叫做beam width(集束宽),用来表示在每一次挑选top B的结果。 我们用下面这个例子来做说明,假设字典大小为10000,B=3 法语句子"Jane visite l'Afrique en septembre." 翻译1-Jane is visiting Africa in September. 翻译2-Jane is going to be visiting Africa in...
beam search可以看做是做了约束优化的广度优先搜索,首先使用广度优先策略建立搜索树,树的每层,按照启发代价对节点进行排序,然后仅留下预先确定的个数(Beam width-集束宽度)的节点,仅这些节点在下一层次继续扩展,其他节点被剪切掉。 1、将初始节点插入到list中, ...
感觉beam search是这样的,设置好beam width后(假设是2),根据这2个概率最大的起始单词,分别根据贪心算法找到接下来的可能词汇。也就是说,用两个最大可能概率的词,找出以两个不同词打头... --老笨啊 5. Re:Greedy search与beam search 这个beam search虽然图有些小乱 但真的是看的明明白白,作者辛苦了,谢谢...
我的问题是,如何对该图进行波束搜索以找到得分最高的句子。具体来说,如果束搜索函数的输入是一个prefix_words字符串、一个beam_widthint 和一个sen_lengthint(一个句子的最大字长)怎么办。算法看起来如何?在在线阅读了 Beam Search 算法并观看了大量教程之后,我不确定 Beam Search 功能在这种特定情况下如何真正发...
那么beam search就有点像加了限制的BFS,当Beam width B=2时,每一层保留前两个最有可能的prefix带着往下走,直到到达最大句子长度(词语个数或者说time step)或者中间遇到EOS(也就是预测到这是句尾) 聚焦到这个函数基本上就知道bs在干嘛: https://github.com/google/seq2seq/blob/master/seq2seq/inference/bea...