beamSearch算法原理

优快云博客解析
最新推荐文章于 2025-08-09 23:29:12 发布
转载 最新推荐文章于 2025-08-09 23:29:12 发布 · 672 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xyz1584172808/article/details/89220906

本文详细解析了如何在优快云上发布一篇高质量的技术博客，包括标题、标签和内容的优化策略，旨在帮助作者提高文章的可见性和吸引力。
Transformer的BeamSearch解码算法剖析
AI天才研究院
04-19 394
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
04-15 824
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 2049
本文介绍 LLM 的Beam Search的详细原理。
【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 1277
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]
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
BeamSearch的原理和实现
one_super_doer的博客
09-07 3152
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
Beam Search介绍与代码梳理（transformer、tensor2tensor）
qq_41809534的博客
01-26 4168
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。
greedy search和beam search的原理以及实现
技术的点点滴滴
07-18 2508
在自然语言处理seq2seq模型中，模型训练完成后，预测推理时需要预测每一步输出的最可能的单词，之后组合成完整的预测输出句子。这里每一步最可能的输出单词的选择就用到greedy search或者beam search。下面详细介绍一下这两种搜索的区别，以及实现方法。 贪婪搜索 greedy search greedy search比较简单，就是贪婪式的搜索，每一步都选择概率最大的单词输出，最后组成整个句子输出。这种方法给出的结果一般情况结果比较差，因为只考虑了每一步的最优解，往往里全局最优解差距很大。 贪婪
束搜索（Beam Search）：原理、演进与挑战
最新发布
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
08-09 1322
使其持续吸收新思想（如核采样、差异约束），在LLM解码、通信优化等领域保持生命力 🔍。，在存储效率与解质量间取得平衡，成为序列生成任务的核心算法。，旨在解决宽度优先搜索（BFS）在大型搜索空间中。束搜索（Beam Search）是一种。
beam search解码原理（斯坦福 2014 论文解读）
大数据AI笔记
11-16 2098
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...
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算法
优快云1HAO的博客
09-25 1058
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...
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 3532
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。
深入理解束搜索（Beam Search）
酒酿小圆子呀～
03-20 691
束搜索是一种在序列生成任务中用于平衡搜索效率和准确性的算法，它通过同时保留多个候选序列，能够避免局部最优解问题。其束宽决定了搜索范围和计算复杂度，广泛应用于机器翻译、文本生成和语音识别等任务。
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
10-16 453
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
06-16 854
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
10-06 442
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 8335
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算法代码实现
04-12
好的，我现在需要帮助用户找到Beam Search算法的代码实现示例。根据用户提供的引用资料，特别是引用[2]，里面有一个Python实现的示例代码。我需要先仔细阅读这段代码，理解其结构和工作原理，然后向用户解释清楚。 ...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值