1. Beam Search 的基本概念 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…
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...
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,其得到的解是一个近似解,...
集束搜索(beam search) 基本的集束搜索算法 解决的问题 寻找一个最接近原意的结果 过程 第一步,找到第一个输出y的概率值。其中考虑一个概念--集束宽(beam width,简称bw),表示在每一步中有多少选择。 执行过程是,将法语句子输入到编码网络,然后解码网络,softmax层会输出10,000个输出概率值,然后 取bw个单词...
初学Beam Search算法 概念 Beam Search(束搜索)是机器学习中常用的一种搜索算法,通常用于解决序列生成问题,如机器翻译、语音识别、图像生成等任务。 Beam Search的基本思想是在搜索过程中保留一定数量的最优候选解,称为beam width,每次扩展时,只保留分数最高的beam width个解,其余解则被舍弃。这样可以有效地减小搜索...
个单词所有的输出概率值,也就是Viterbi算法在编码器中的的计算复杂度是 ,而Beam Search算法虽然得到的是近似最优解,但是他在编码器中的计算复杂度,由于每一步输出只需要计算前一步最大的 个值,所以Beam Search在编码器上的计算复杂度是 ,那这个 ,对于下面这个表格,我们如何对应到Seq2Seq模型中去: ...
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...
关于beam search 之前组会中没讲清楚的 beam search,这里给一个案例来说明这种搜索算法。 在Image Caption的测试阶段,为了得到输出的语句,一般会选用两种搜索方式,一种是贪心采样的方法(sample),即:每个时刻都选择输出概率最大的那个单词,作为当前时刻的输出。
在sequence2sequence模型中,beam search的方法只用在测试的情况,因为在训练过程中,每一个decoder的输出是有正确答案的,也就不需要beam search去加大输出的准确率。 假设现在我们用机器翻译作为例子来说明, 我们需要翻译中文“我是中国人”--->英文“I am Chinese” ...
具体实现中，Beam search的C++版代码主要用于演示其工作原理。Top-K sampling通过选择概率最大的K个候选词来生成文本，K为参数，当K=1时即为贪心搜索。这种方法与Beam search类似，但存在随机采样的过程，因此K的值不宜过大，以保持文本的连贯性或条理性。Top-P sampling（或nucleus sampling）通过设定...