从零实现基于Transformer的语音识别(ASR)模型 中,我们从零开始实现了一个基于Transformer模型的语音识别模型。在本文中,我们介绍序列解码中的束搜索 (beam search) 技巧,详细拆解束搜索的每一步细节和每一步代码实现,并应用到语音识别的例子中。 相关前置知识:Python、PyTorch、Transformer基础、语音识别基础。 本文共约...
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。 关于算法的具体内容,这里就不赘述,有兴趣的可以看看上一篇面向小白的Beam Search入门,我相信已经把饭喂到嘴边了!!! 直...
这才是真正意义上的batch beam search,相比上述版本更加高效,可以同时对多个句子执行beam search source: http://www.wuyuanhao.com/2020/03/20/解读beam-search-1-2/ 当一个batch中有m个句子需要同时执行beam search时,beam size = k, 此时每个时间步可以将次的前向计算合成为一次并行的前向计算,更加高效地...
trainingcudainferencetransformeracceleratebartbeam-searchsamplinggptbertmultilingual-nmtdiverse-decoding UpdatedMay 16, 2023 C++ parlance/ctcdecode Star821 Code Issues Pull requests PyTorch CTC Decoder bindings machine-learningdecoderpytorchbeam-searchctcctc-loss ...
「Key insight:」 在序列生成模型中,增大beam search的搜索宽度反而会导致生成文本质量的下降,为了研究beam search隐含的归纳偏差,作者通过探索解码目标MAP的正则项,将beam search隐含的归纳偏差与认知科学中的均匀信息密度(UID)假说联系起来,通过实验证明了UID假说与文本质量的强相关性,以及beam search隐含的归纳偏差使得...
对于Q2,这里主要从解码过程进行介绍Beam Search的基本原理。之前也说过,解码的模型是使得P(Y|X)最大。Beam Search简单地可以理解为包搜索,就是每次算法会维持一个Beam,Beam里就是已经解码出来的Top K个候选,K表示Beam Size大小,Top K的计算就是按概率的大小排序。例如在t-1时刻,我们得到了K个候选,每个候选的得...
Credit to [lucidrains](https://github.com/lucidrains) for [initial code](https://github.com/lucidrains/CoCa-pytorch), [gpucce](https://github.com/gpucce) for adapting the code to open_clip, and [iejMac](https://github.com/iejMac) for training the models. ### Generating text with...
那可以看出,Beam Search算法还是很不错的,他得到的结果是近似的最优解,如果target sequence词汇表 特别大的话,他的计算复杂度也不会太大,所以效率上Viterbi算法和贪心算法要高的很多。 b Beam Seach在Seq2Seq模型中的应用 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...
He, J.; Chen, J.; Xu, H.; Yu, Y. SonarNet: Hybrid CNN-Transformer-HOG Framework and Multifeature Fusion Mechanism for Forward-Looking Sonar Image Segmentation.IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.2024,62, 4203217. [Google Scholar] [CrossRef] ...
谢邀。对于MLE算法训练的模型,beam search只在预测的时候需要。训练的时候因为知道正确答案,并不需要再进行这个搜索。 预测的时候,假设词表大小为3,内容为a,b,c。beam size是2,decoder解码的时候: 1: 生成第1个词的时候,从词表中选择概率分最大的2个词。这里假设a和c的分最高,那么当前的2个序列就是a和c...