深度学习之beam search

最新推荐文章于 2025-06-23 09:42:24 发布
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#beam search

博客围绕Beam Search展开，虽未给出具体内容，但可推测会涉及该技术的原理、应用等信息技术相关内容。Beam Search是一种在搜索过程中具有重要作用的算法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

python自然语言处理—Beam Search及其优化方法（one）
weixin_38477351的博客
10-06 425
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...
Transformer的BeamSearch解码算法剖析
AI天才研究院
04-19 305
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。
机器学习与深度学习系列连载： 第二部分 深度学习（二十一) Beam Search
Doctor Wu的博客
11-15 505
Beam Search 由于在NLP中Vocabulary的量非常大，Test过程中选择结果序列是一件非常头疼的事情。 如果每一步都用最大概率去选择不一定得到最好的而结果。 1. Beam Search算法来源 我们还是以NLP产生字母为例： 请看下图： 如果按照最大概率去选，选择红色的箭头路线，其实没有绿色箭头路线总的结果好。 2. Beam Search算法 一般的，我们每次取概率最大的k...
Beam Search（集束搜索）
最新发布
weixin_39699362的博客
06-23 863
Beam Search（集束搜索）是一种启发式图搜索算法，常用于自然语言处理、语音识别等序列生成任务。其核心思想是在每一步搜索中保留固定数量（Beam Width）的最优候选解，丢弃其他次优解，通过平衡计算复杂度和搜索质量，实现比贪心搜索更优的结果，同时避免穷举搜索的指数级复杂度。核心思想​宽度控制：通过 ​beam sizek控制搜索宽度，避免组合爆炸。​路径剪枝：每一步只保留得分最高的k个序列，其余被丢弃。​序列扩展：对每个候选序列生成所有可能的后续步骤，重新评估得分。​终止条件。
Beam Search 优化
qq_40176087的博客
01-12 867
在说集束搜索的优化之前，先说说贪心搜索和集束搜索的区别吧。 集束搜索和贪心搜索比较 简单的来说，贪心算法是先挑出一个最可能的词，在此基础上再挑出第二个最有可能的词，以此类推，使每个词的概率最大化。而集束搜索是站在整个词序列整体的角度上使其概率最大化。典型的结果是，通过贪心搜索得到的翻译结果可能会包含一些日常使用中词频较高的词。贪心搜索最为简单，直接选择每个输出的最大概率，直到出现终结符或最大句子长度。 集束搜索可以认为是维特比算法的一个特例，在维特比算法中由于利用动态规划导致当字典较大时效率低，而集束搜索使
Beam Search 及5种优化方法
u012744245的博客
01-11 5840
文章目录Beam Search 及优化1. Review Beam Search2. Beam Search Refinement2.1 Hypothesis filtering2.2 Normalization2.2.1 Length Normalization2.2.2 Coverage Normalization2.2.3 End of sentence Normalization2.3 Decoding with auxiliary language model2.4 Decoding with
beam search及pytorch实现
u014514939的博客
07-13 1万+
主要记录两种不同的beam search版本 版本一，使用类似层次遍历的方式进行搜索，用队列进行维护，每次循环对当前层的所有节点进行搜索，这些节点每个分别对应topk个节点作为下一层候选节点，取所有候选节点的前tok个作为下一层节点加入队列 bfs with width constraint. 启发式搜索的一种. 属于贪心算法. 如果k -> inf，那么等价于bfs. 从根节点开始（），...
【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 1215
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]
浅谈Beam Search
午夜的行人
01-02 758
是一种启发式搜索算法，常用于序列生成任务（如机器翻译、文本生成、语音识别等）。它在每一步生成时，保留当前最优的 ( k ) 个候选序列（( k ) 为 beam width），而不是像贪心搜索那样只保留一个最优解。通过这种方式，它能在一定程度上避免局部最优，同时减少计算量。Beam Search 是一种高效的序列生成算法，通过保留多个候选序列，能够在保证生成质量的同时减少计算量。以上代码展示了如何使用 PyTorch 实现一个简单的 Beam Search。
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 1417
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 with CTC
bug404
08-01 914
beam search在使用CTC训练的神经网络中的计算方法
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
Pytorch-seq2seq-Beam-Search:带有注意力和贪婪搜索束搜索的Seq2Seq模型的PyTorch实现，用于神经机器翻译
04-18
Pytorch-seq2seq-光束搜索 带有注意力和贪婪搜索/波束搜索的Seq2Seq模型，用于在PyTorch中进行神经机器翻译。 此实现着重于以下功能： 用于其他项目的模块化结构 最少的代码以提高可读性 充分利用批处理和GPU。 解码方法贪婪搜索 解码方法波束搜索 此实现依赖于来最大程度地减少数据集管理和预处理部分。 Seq2Seq型号说明 seq2seq的主要结构采用 编码器：双向GRU 解码器：具有注意机制的GRU 注意力 解码方式 贪婪的搜索 光束搜索 要求 CUDA Python 3.6 PyTorch 1.4 火炬文本 空间 麻木 智慧（可选） 通过这样做下载令牌生成器： python -m spacy download de python -m spacy download en 去做 添加日志 更改为支持gpu和cpu，目前是基于gpu的代码实现
ctc_beam_search_lm:CTC+Beam_Search+kenlm 是用于以汉字为声学模型建模单元的解码系统
05-10
此为百度第二代语音识别解码方案C++版本 CTC+BeamSearch+LM １ ctc_beam_search_decoder.cpp中相关的解码参数 num_frames:为wav的帧数 num_classes:为分类的数目，比如建模单元为多少个汉字 beam_size:beam的大小 blank_id:ctc训练时,blank的id cutoff_prob:为概率剪枝参数 alpha:为语言模型权重系数 beta:为句子长度系数 输入:经声学模型后的softmax概率prob.txt,以及相应的字表vocab.txt 输出:解码结果 ２ 编译ctc_beam_search_decoder.cpp 1)开始编译: ./compile_decoder.sh ３ 运行解码 ./ctc_beam_search_decoder ４ 解码结果
Beam Search的学习笔记（附代码实现）
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Beam Search（集束搜索/束搜索）
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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，一般用于解空间较大的系统中。 2.流程 Beam Search...
Beam Search介绍与代码梳理（transformer、tensor2tensor）
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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。
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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
beam search 束搜索多线程实现
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在语音识别、机器翻译等问题中，在得到单词或者字符的概率矩阵以后，需要通过deocder产生最有可能的单词序列，而beam search是decoder中常用的一种启发式算法。 用multiprocessing实现了一个多线程的束搜索，multithread_bs(data,length,k,worker)输入data的形状是[batch,max_length,char_num]，length为每...
《深度学习框架PyTorch：入门与实践》中beam_search代码
10-26
在《深度学习框架PyTorch：入门与实践》这本书中，关于beam search（束搜索算法）的代码通常用于序列生成任务，如语言模型或者机器翻译。Beam search是一种用于寻找最有可能的结果的搜索算法，它会在每个时间步骤从所有可能的状态中选择一定数量（称为“束大小”）最有希望继续下去的路径。 以下是一个简单的示例，展示了如何使用PyTorch实现基本的束搜索： ```python import torch def beam_search(model, start_token, end_token, max_steps, beam_size): # 初始化beam, 包含start_token beam = [(start_token, [start_token], 0)] for _ in range(max_steps): next_beam = [] for word, path, score in beam: if word == end_token: continue # 使用当前词和模型预测下一个词的概率分布 log_probs = model([word]) # 扩展可能性，计算每个后续词概率加权得分 expanded_scores = (score + log_probs) / len(log_probs) top_words = torch.topk(expanded_scores, k=beam_size, dim=0) for new_word, new_score in zip(top_words[1], top_words[0]): next_beam.append((new_word.item(), path + [new_word.item()], new_score.item())) # 修剪到前beam_size个最佳状态 beam = sorted(next_beam, key=lambda x: -x[2])[:beam_size] # 如果找到end_token，跳出循环 if end_token in [state[0] for state in beam]: break return beam[0][1] # 返回最优路径 # ...其他代码，比如加载模型、设置输入等... ``` 请注意，这只是一个简化的版本，并未涵盖完整的细节，实际应用中可能会有更复杂的处理，例如动态调整束大小或添加剪枝策略。此外，实际代码会依赖于你使用的具体模型结构以及其API。
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