beam search在使用CTC训练的神经网络中的计算方法
原创
2024-08-04 00:52:48
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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空间，提高搜索效率。实例举例来说，假设我们要对一个句子进行机器翻译，我们可以使
原创
2024-05-22 09:56:28
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https://github.com/vahidk/EffectiveTensorflow#beam_search
原创
2022-07-19 11:43:51
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首先给出wiki地址：http://en.wikipedia.org/wiki/Beam_search 1.简介 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
原创
2021-07-09 16:32:35
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Beam Search的问题先解释一下什么要对Beam Search进行改进。因为Beam Search虽然比贪心强了不少，但还是会生成出空洞、重复、前后矛盾的文本。如果你有文本生成经验，一定对这些现象并不陌生。在语言模型还不像如今的BERT、GPT这么厉害的时候，这种现象更加明显。没有经验也没关系，我们来看一个论文里面的例子。输入模型的引文（context)"The study, publish
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2024-03-01 22:11:47
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这个是继上一篇文章 “Elasticsearch：Serarch tutorial - 使用 Python 进行搜索 （二）” 的续篇。在今天的文章中，本节将向你介绍一种不同的搜索方式，利用机器学习 (ML) 技术来解释含义和上下文。向量搜索嵌入 (embeddings) 简介在机器学习中，嵌入是表示现实世界对象（例如单词、句子、图像或视频）的向量（数字数组）。 这些嵌入的有趣特性是，表示相似或相
Beam Search快速理解及代码解析(上) Beam Search 简单介绍一下在文本生成任务中常用的解码策略Beam Search（集束搜索）。 生成式任务相比普通的分类、tagging等NLP任务会复杂不少。在生成的时候，模型的输出是一个时间步一个时间步依次获得的，而且前面时间步的结果还会影
原创
2021-11-04 17:32:24
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1.Beam Search的介绍在进行模型评估的时候，每次我们选择概率最大的token id 作为输出，那么整个输出的句子的概率就是最大的么？ beam search 的又被作为束机搜索，是一种seq2seq中用来优化输出结果的算法（不在训练过程中使用）例如：传统的获取编码器输出的过程中，每次只选择概率最大的那个结果，作为当前时间步的输出，等到输出结束，我们会发现整个句子可能并不通顺。虽
近年来，人工智能技术得到了迅速的发展和应用，其中GPT模型也引起了广泛关注。GPT全称为Generative Pre-trained Transformer，是一种基于自然语言处理技术的模型，在自然语言生成和处理领域具有广泛的应用。而chatbot则是基于GPT模型的一个可以与人进行自然语言对话的程序。下面，我们将从开发语言的角度来谈一谈chatbot开发中的GPT源码。GPT源码的开发语言使用了
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 searc ...
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2021-07-15 17:04:00
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from math import logfrom numpy import arrayfrom numpy import argmax# beam searchdef beam_search_decoder(data, k): sequences = [[list(), 1.0]] # walk over each step in sequence for row
原创
2022-07-19 11:49:05
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文章目录乘法三维矩阵乘法Element-wise乘法拼接拆分 乘法三维矩阵乘法最近笔者在做NLP的task，其中需要用到一个匹配两个句子之间相似度程度的技术，arxiv参考论文查阅在这篇论文中用到以下算式实现计算两个sequence之间的相似程度，我们知道在训练过程中一般batch的形状都是三维的[B,L,E]B表示batch_sizeL表示sequence的长度E表示embedding dim
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2023-12-15 10:18:15
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这篇文章是我的笔记分享，内容主要来自吴恩达老师的深度学习课程。^AI中国官网全球领先的线上AI教育、实践平台(deeplearningai.net)(https://.deeplearningai.net/classroom/Sequence_Models"DeepLearning)接着上一节的说。之前我们提到在Sequencetosequence模型中选择最有可能性的输出的时候，不能使用贪
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精选
2022-02-23 22:46:36
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(the content you want to search) language:(the language you want to search) ...
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2021-11-03 14:46:00
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前言
动机束搜索常用在生成模型中？为什么？ 这和束搜索的使用有关。生成模型中，我们需要根据之前的字符串预测接下来的词，这个预测是根据词表大小预测。如果我们只从词表中获取当前概率最大的词，那么我们始终只能得到一串序列，但是这串序列其实最终的概率（也就是联合概率）不一定是最好的。于是就出现了这个束算法。全局搜索最优解的复杂度很高，所以使用一种折中的方法来解决生成序列的选择问题。 这种方法就是集束搜索
原创
2022-01-18 10:50:39
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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。我们的任务是翻译中文“我是中国人”--->英文“I am Chinese”...
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2022-08-30 10:07:06
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详细介绍beam search 算法的产生原因和思想，并结合实例详细揭示使用过程。
原创
2021-07-23 17:02:07
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文章目录前言一、Beam Search2 Beam Search的实现2.1数据结构-堆2.2 使用堆来实现Beam Search2.3 模型的优化方法2.3.1 使用梯度裁剪其他优化方法 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供
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2024-07-22 18:38:24
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前言NLP的生成式任务的解码过程，经常会用到Beam Search的算法。之前也大概明白它是啥意思，但是具体实现细节还是不太清楚，这次就按照自己的理解把模拟代码实现一下，如果有啥错误，还望指出哇。分析机器翻译任务或者别的文本生成式任务，在解码的过程中，我们希望输出一句出现概率最高的句子，在每个Token生成的时候都有V（词典大小）个选择，每个选择有不同的概率，假设输出的这一句话一共有L个token
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2024-01-17 08:44:36
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开篇这边本来是打算把维特比算法直接放到HMM那篇博客里面，但是发现自己在复习HMM的时候，对维特比的理解有一定的偏差，时不时会串线到beam search算法上，所以这边具体写一下他们之间的联系和区别。首先要给出的结论是它们是不同的算法，但是思想上是有联系的区别beam search 的操作属于贪心算法思想，不一定reach到全局最优解。因为考虑到seq2seq的inference阶段的搜索空间过
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2024-07-01 12:38:57
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