搜索算法也叫搜索策略(或生成算法、decoding策略等叫法),应用在生成式模型的推理阶段,即模型在生成token的过程中需要使用特定的搜索算法来尽可能得到总体概率最大的tokens组合,具体的搜索算法包括Exhaustive search(穷举搜索), Greedy search(贪心搜索), Multinomial sampling, Beam search(束搜索), Top-K sampling, Top...
在for循环体内,使用了Eigen::Map将inputs化作Eigen中的Matrix,Eigen::Map可参考Eigen::Map,之后使用beam_search.Step(input_bi)进行处理,这是封装在ctc_beam_search.h里面的函数。 第二层循环结束,使用beamsearch.Reset()将变量清空,之后使用一个for循环将toppath的logprob取出,这里循环的控制变量decode_helper_....
seq2seq源码中具体的Beam Search 算法操作是在gen_sample()函数完成的,Decoder的时候从一个词到下一个词的产生方式,是由stochastic变量控制,当stochastic=False时,才是真正地执行Beam Search操作,其中,k的值为Beam Size的大小(eg, k=5);当stochastic=True时,采用的是随机采样选中下一个词。 至于提问者会有这样...
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。
扩展操作:每个最佳beam都会被扩展C次。C是输出序列的字符集大小,包括空白符号(如果使用CTC)。 扩展后的beam数量:扩展后,每个最佳beam会产生C个新的候选序列,因此总共会有N = BW·C个新的候选序列。 时间复杂度:综合考虑上述步骤,Beam Search算法的总时间复杂度是O(T·BW·C·log(BW·C))。这意味着算法的运...
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...
除了Attention等大家都在讨论的Transformer的若干问题,我这里讨论Tranformer的三个其他细节——LayerNorm、Teacher Forcing与Beam Search,这些细节往往不被关注,但是在工程实现方面却往往很重要。 细节一:LayerNorm 归一化(normalization,有些文献也称为“正则化”或“规范化”)操作已经被广泛认为是能够提升算法性能的必备操...
Updated Aug 18, 2024 C niveditha-vudayagiri / 8-puzzle Star 0 Code Issues Pull requests 8-puzzle implementation in Python using State space search algorithms python3 a-star beam-search hill-climbing-search 8-puzzle branch-and-bound heuristic-search-algorithms state-space-search best-first...
Beam Search 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。 Beam Search示意图 在第一个时间步,A和C是最优的两个,因此得到了两个结果[A],[C],其他三个就被抛弃了; ...
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=...