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...
相比之下,Beam Search会选择到目前为止的N个最佳序列,并考虑前面所有单词和当前位置单词组合的概率。 换句话说,它把“Beam Search”投射得比贪婪搜索更广一些,这就是它的名字的由来。超参数“N”被称为Beam宽度。 直观地说,这给了我们比贪婪搜索更好的结果。因为,我们真正感兴趣的是最好的完整句子,如果我们在每...
token_id, effective_beam_id))#扩展num_beams个就够了iflen(next_sent_beam) ==num_beams:break#检查这个样本是否已经生成完了,有两种情况#1. 已经记录过该样本结束#2. 新的结果没有使结果改善done[batch_idx] = done[batch_idx]orgenerated_hyps[batch_idx].is_done( ...
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...
Beam Search源码解读 源码来自TensorFlow Keras实现的批量Beam Search(github:attention-is-all-you-need-keras),其中在模型验证和测试阶段作者使用beam_search函数来进行解码 if 'eval' in sys.argv: while True: quest = input('> ') rets = s2s.beam_search(quest.split(), topk=3, delimiter=' ') ...
beam_search只在test的时候需要。 2. motivation动机 (1)encoder-decoder框架 encoder-decoder.png Encoder部分是一个两层的LSTM 神经网络,这个神经网络不做任何输出,只输出最后一步的h,c,我们可以理解这个h,c 是已经总结了的输入信息; Decoder部分也是一个两层的LSTM 神经网络,并且其隐藏层h,c 的初始值为Encoder...
目前Github上的大部分实现均针对于单个样本的beam search,而本文主要介绍了针对单个样本和批量样本的beam search实现。 本文代码可以点击“查看原文”找到 Beam Search的原理 设输入序列为 ,输出序列为,我们需要建模如下概率分布:(公式向右滑动) 在执行解码时,我们有几种选词方案,第一种则是穷举所有可能序列,这种成本过...
想象一下:假设不用beam search,我们预测时,在每个timestep,只保留概率最大的那个词作为这个位置上我们预测会出现的词,每一个timestep都这么做,直到遇到EOS(也就是预测到这是句尾)或者到达我们提前设置好的最大句子长度。 这么做有点像DFS,从树顶上开始,每一层找到最大的P往下走,走到最底下就返回结果 ...
vvikasreddy / lexically_constrained_beam_search_ Star 0 Code Issues Pull requests Implementation of a constrained beam search algorithm for Turkish-to-English machine translation using the MarianMT model and WMT dataset, following the approach outlined in Hokamp and Liu's paper. beam-search lexi...