decoder_hidden=encoder_hidden #存储生成的序列 decoded_seq=[start_symbol] # Greedy decoding循环 for_inrange(max_len): #解码器生成当前时间步的输出 decoder_output, decoder_hidden=model.decoder(decoder_input, decoder_hidden, encoder_outputs) #选择概率最高的词作为当前时间步的输出 _, topi=decoder_ou...
GREEDY DECODER(贪心解码器)这是最直接的方法,我们选择的词有最高的可能性(贪婪的行动)。虽然它可以生成单词序列,但与其他解码算法相比,输出的质量往往较低。所以我们选择了前60个单词来可视化。另外,它导致标签在每个时间步上切换。BEAM SEARCH(定向搜索解码器)在贪婪解码器中,我们在每一步都考虑一个字。
TOP-K SAMPLING DECODER(TOP-K抽样解码器) 该方法类似于纯采样译码器,但不是使用整个概率分布,而是只对top-k个可能单词进行采样。如果我们用k=1,它和贪婪搜索是一样的如果我们用词汇表的总长度作为k,那么它可以作为纯采样解码器。下面的可视化使用与纯采样示例相同的输入图像。 结论 这就是我在关于神经图像标题...
开始和停止单词以绿色和红色突出显示,灰色文本显示该步骤或时间点的序列得分。 PURE SAMPLING DECODER(纯采样解码器) 纯采样译码器与贪婪搜索译码器非常相似,但不是从概率最高的单词中抽取,而是从整个词汇表的概率分布中随机抽取单词。纯抽样和Top-K抽样(下面)等抽样方法提供了更好的多样性,通常被认为更能生成自然语...
greedy decoder是相对简单的一种decode方式了,具体可参考对《CTC 原理及实现》中的一些算法的解释,在TensorFlow中的介绍页面位于tf.nn.ctc_greedy_decoder,其调用指令是: tf.nn.ctc_greedy_decoder(inputs, sequence_length, merge_repeated=True) 即输入inputs,序列长度sequencelength和结果是否合并重复字符merg_repea...
开始和停止单词以绿色和红色突出显示,灰色文本显示该步骤或时间点的序列得分。 PURE SAMPLING DECODER(纯采样解码器) 纯采样译码器与贪婪搜索译码器非常相似,但不是从概率最高的单词中抽取,而是从整个词汇表的概率分布中随机抽取单词。纯抽样和Top-K抽样(下面)等抽样方法提供了更好的多样性,通常被认为更能生成自然语...
Beam Search、GREEDY DECODER、SAMPLING DECODER等解码器工作原理可视化以及在自然语言生成领域的使用,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
序列A B B * B * B(其中 '*' 是空白标签)变为 A B B B如果merge_repeated=True。 A B B B B如果merge_repeated=False。 本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品tf.nn.ctc_greedy_decoder。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。
Greedy Decoder: 在文本生成的过程中,句子中每一个单词的生成,只考虑一种情况,即某个单词概率最大,...
# TODO 这个output [1, 1, softmax]是decoder最终输出+Linear映射的得分 # TODO new_dec_outputs 上一个预测词的原始embedding输入,和经过一层decoder之后的embedding输入 new_dec_outputs, output = outputs[:-1], outputs[-1] for dec_output, new_out in zip(dec_outputs, new_dec_outputs): ...