beamSearch算法原理

最新推荐文章于 2025-05-03 11:30:00 发布
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分类专栏： Python CV
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xyz1584172808/article/details/89220906
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Transformer的BeamSearch解码算法剖析
AI天才研究院
04-19 284
Transformer模型自从2017年由Vaswani等人在论文《Attention is All You Need》中提出以来，便引发了深度学习领域的一场革命。这种全新的模型结构，以其强大的表达能力和灵活的并行计算特性，广泛应用于各种自然语言处理任务，包括机器翻译、文本分类、情感分析等。随着深度学习技术的发展，Transformer模型和BeamSearch解码算法在自然语言处理等领域的应用将越来越广泛。然而，它们也面临着一些挑战，例如如何进一步提高解码的效率和结果的质量，如何适应更复杂的任务需求等。
自然语言处理之机器翻译：Transformer：机器翻译中的BeamSearch算法
zhubeibei168的博客
04-15 763
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究如何处理和运用自然语言；自然语言认知则是指让计算机“懂”人类的语言。NLP建立于20世纪50年代，随着计算机的强大，NLP技术在信息检索、文本挖掘、语音识别、机器翻译等领域得到广泛应用。
Beam Search 原理详解
日常学习与专研的记录
07-26 1694
本文介绍 LLM 的Beam Search的详细原理。
BeamSearch的原理和实现
one_super_doer的博客
09-07 2969
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录目标一、Beam Search的介绍二、Beam search的实现2.1.数据结构-堆-的认识2.2. 使用堆来实现beam search 目标 1.知道beam search的概念和原理 2. 能够在代码中使用Beam search完成预测过程 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、Beam Search的介绍 在进行模型评估的过程中，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
大模型的参数解析及Beam Search算法精讲
最新发布
Z987421的博客
05-03 797
总结没有放之四海而皆准的策略。不同的业务场景，需要使用不同的解码策略。本文讨论的Temperature、Greedy Search、Beam Search、Top-K Sampling、Top-p Sampling等都是基本解码策略。有时候，基于不同的业务场景，需要将这些策略混合起来使用，例如通过top-k&top-p&Temperature等进行联合采样，才能达到更好的效果！
【深度学习】Beam Search原理和实现、闲聊机器人优化
weixin_43923463的博客
09-08 1190
在进行模型评估的过程中，每次选择概率最大的token id作为输出，那么整个输出的句子的概率就是最大的么？又被称作束集搜索，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：传统的获取解码器输出的过程中，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，会发现整个句子可能并不通顺。虽然在每一个时间步上的输出确实是概率最大的，但是整体的概率不一定是最大的，经常把它叫做greedy search[贪心算法]
Beam Search介绍与代码梳理（transformer、tensor2tensor）
qq_41809534的博客
01-26 3939
最近在学transformer，tensor2tensor库中用了beam search（束搜索），了解了下束搜索的原理，但是实现中还是有很多细节问题需要梳理。
Python-基于Pytorch的中文聊天机器人集成BeamSearch算法
08-11
基于Pytorch的中文聊天机器人 集成BeamSearch算法
深入浅出 Beam Search：自然语言处理中的高效搜索利器
进一步有进一步的欢喜~
12-29 1329
本文深入剖析了 Beam Search 这一高效搜索算法，追溯其起源与发展历程，详细解释其工作原理与实现细节，并通过具体例子如机器翻译、语音识别和文本摘要等应用场景，展示了它在现代自然语言处理中的重要作用。文章不仅探讨了 Beam Search 的优势，如提高效率和灵活性，也指出了潜在局限，并提出了优化策略。无论是研究人员还是开发者，都能从中获得宝贵见解，理解如何更好地应用这一技术来提升序列生成任务的表现。
beam search解码原理（斯坦福 2014 论文解读）
大数据AI笔记
11-16 1973
论文：https://arxiv.org/pdf/1408.2873.pdf 题目：First-Pass Large Vocabulary Continuous Speech Recognition using Bi-Directional Recurrent DNNs 摘要 我们提出一种仅使用神经网络和语言模型来完成大词汇量连续语音识别的第一步的方法。 深度神经网络声学模型现在在基于HMM的语音...
beam search算法
优快云1HAO的博客
09-25 1009
转载 https://blog.youkuaiyun.com/xyz1584172808/article/details/89220906 https://blog.youkuaiyun.com/batuwuhanpei/article/details/64162331 https://www.zhihu.com/question/54356960 beam search算法 在看论文Sequence to Sequence Learning with neural networks时看到了beam s...
使用集束搜索(beam search)方法的图搜索算法
02-23
使用集束搜索(beam search)方法的图搜索算法(Java)。程序中的队列类大家可以自己实现，我是自己编写了一个，附在源码目录中。
beam search原理与常见实现，与直接sample的区别
samoyan的博客,记录技术成长~
03-07 3067
Beam Search 是一种启发式图搜索算法，常用于自然语言处理中的序列生成任务，如机器翻译、文本摘要、语音识别等。它是一种在广度优先搜索的基础上进行优化的算法，通过限制每一步扩展的节点数量（称为"beam width"或"beam size"），来减少搜索空间的大小，从而在合理的时间内找到接近最优的解。总结来说，Beam Search 通过限制每一步的候选状态数量来有效地搜索近似最优解，而直接采样则依赖于随机性来探索更广泛的可能性，两者在实际应用中可以根据具体需求和场景选择使用。
Beam搜素算法
热门推荐
nwpulei
10-31 1万+
Beam搜素算法的伪代码(Beam Search Algorithm) Beam算法是干什么的？他是搜索算法。大家知道，搜索算法可谓万能算法，问题只要有解，使用搜索算法在问题的解空间中搜索解，总可以找到问题的解。典型的搜索算法使用open表记录待搜索的状态，close表记录已经考察过的状态。BEAM算法中使用一个容量受限的open表，这里称作BEAM存储待搜索状态。具体算法如下，请看伪代码：
beam search 算法简介
burstone的专栏
10-16 371
每种架构都有其独特的优势和适用场景，选择哪种架构取决于具体任务的需求和数据特点。Encoder-Decoder 架构。Encoder-Only 架构。Decoder-Only 架构。
Beam Search python实现
qq_28057379的博客
06-16 810
from math import log import numpy as np def beam_search_decoder(data, k): sequences = [[list(), 1.0]] for row in data: all_candidates = list() for i in range(len(sequences)): seq, score = sequences[i] for
python自然语言处理—Beam Search及其优化方法（one）
weixin_38477351的博客
10-06 418
Beam Search 假定任务 假设现在有一个简化版的中文翻译英文的任务，输入和输出如下： 中文输入：我 爱 你 英文输出：I Love You 为了方便描述搜索算法，限制输出词典只有{"I", "Love", "You"}这 3个候选词，限制 1个时间步长翻译 1个汉字，1个汉字对应 1...
beamsearch 实现（python）
xy_free的博客
06-29 8288
beamsearch beamsearch 算是一种单模型的集成算法，在decoder端的每一步，不再是单纯的只生成一个token，而是beam_size大小的token，这样会生成beam_size个备选序列 而由beam_size个备选序列，继续向后扩展，会生成beam_size*beam_size个备选序列，对其进行截断，保留概率最大的beam_size备选序列 重复上述过程，直到达到...
Beam Search Python实现及复杂度分析
Catcher
08-16 2479
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，通过概率分解，我们可以假设这一句话出现的概率是所有token出现概率的乘积。那么此时，就会有朋友(无中生
语音识别beamsearch算法处理
12-28
### 语音识别中Beam Search算法实现与优化 #### Beam Search在语音识别中的应用原理 Beam Search是一种启发式图搜索算法，在语音识别领域被广泛应用于从声音信号生成最可能的文字序列[^1]。该算法通过限制每一步保留的最佳候选数（称为束宽或beam width），有效地减少了搜索空间，提高了解码速度而不显著降低准确性。 对于给定的音频输入\( X \)，目标是从所有潜在的文字序列集合\(\{W_i\}\)中找到使条件概率\( P(W|X)\)最大的那个特定序列\( W^* \)[^3]： \[ W^{*}=\argmax_{W}{P(W|X)} \] #### 解码过程概述 在实际操作层面，Beam Search按照时间步迭代展开预测直到达到预设的最大长度或是遇到终止符为止。每次扩展时只保存前k个具有最高累积分数的部分假设作为下一轮的基础[k通常被称为“波束宽度”(beam size)]: ```python def beam_search_decoder(probs, k=3): sequences = [[list(), 0.0]] for row in probs: all_candidates = list() # 扩展现有序列并评分 for seq, score in sequences: for i in range(len(row)): candidate = [seq + [i], score - math.log(row[i])] all_candidates.append(candidate) # 排序并截取top-k最佳候选项 ordered = sorted(all_candidates, key=lambda tup:tup[1]) sequences = ordered[:k] return max(sequences, key=lambda pair:pair[1])[0] ``` 此代码片段展示了如何基于log-probabilities执行基本形式的Beam Search解码器。注意这里的`probs`参数代表各时刻各个字符出现的概率分布矩阵。 #### 高效实施策略 为了进一步提升性能，可以考虑以下几种常见的改进措施： - **动态调整波束大小**：根据当前阶段的具体情况灵活改变波束尺寸，比如初期采用较大值确保多样性后期缩小以加快收敛。 - **提前停止机制**：当发现某些分支明显优于其他竞争者时可尽早结束探索节省资源。 - **引入额外约束**：如强制规定最小/最大句子长度、利用外部知识库过滤不合理猜测等手段增强最终输出合理性。 - **集成语言模型**：结合强大的n-gram或其他类型的LMs来重新打分候选列表，从而更好地捕捉上下文依赖关系改善整体流畅度。 这些技术共同作用能够有效缓解传统固定配置下的局限性问题，为用户提供更加精准高效的自动语音识别服务体验。
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