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...
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...
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...
1 beam search beam search 在每次预测的时候是选择概率最高的top_k个路径。 要点: 是基于贪心算法的思想,当k = 1时就是贪心算法 常用于搜索空间非常大的情况,如语言生成任务,每一步选择一个词,而词表非常大,beam search可以大大减少计算量 beam search 将概率较低的分支删除,大大减少了搜索空间,其得到的解...
机器学习与深度学习系列连载: 第二部分 深度学习(二十一) Beam Search,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Beam Search算法旨在优化广度优先搜索策略，减少内存消耗，适用于大规模搜索空间。算法在广度优先基础上进行优化，类似于剪枝，以限制同时保持在内存中的节点数，通过设定参数B来控制。使用两行表示主循环过程，第一行显示增加到SET中的节点，第二行显示从SET中增加到BEAM中的节点，以展示算法状态。不同B值...
Beam search算法的核心是设定beam个数，例如2个，随生成过程不断扩充，每个beam在每次选择时找出概率最大的候选词，保持beam总数不变直至结束。极端情况下，当beam个数等于词典大小时，即为穷举搜索，理论上能获得最优结果，但搜索空间巨大，几乎不可实现。若beam个数为1，则为贪心搜索。相比Top-K ...
集束搜索(Beam Search)是一种启发式图搜索算法,它通过在每一步深度扩展时剪掉质量较差的节点,保留质量较高的节点,以减少搜索空间和提高效率。 集束搜索算法的核心在于其剪枝机制。在每一次深度扩展的过程中,算法会评估每个节点的质量,并根据一定的准则剪掉那些质量较差的节点。这种剪枝策略有效地减少了搜索空间,避免了...
Beam Search算法是一种平衡性能与消耗的搜索算法,目的是在序列中解码出相对较优的路径。 Beam Search算法广泛运用于OCR、语音识别、翻译系统等场景。 CTC示例 以OCR为例,beam search算法可应用于笔划切分点的判断,CTC解码,Seq2Seq模型解码等步骤。 如文档图像经过识别模型CTC产生若干帧的输出,CTC概率矩阵输出如下: ...