BeamSearch

beam search原理与常见实现，与直接sample的区别

目录BeamSearch原理1.基本概念2.工作流程3.特点BeamSearch与直接Sample的区别1.确定性与随机性2.结果多样性3.性能与效率4.应用场景常见的BeamSearch实现1.TensorFlow
samoyan·2024-03-11 13:11

Beam Search

BeamSearch1.BeamSearch的介绍【波束搜索】在进行模型评估的过程中，每次我们选择概率最大的tokenid作为输出，那么整个输出的句子的概率就是最大的么？
IT之一小佬·2024-02-15 08:44

Transformers中的Beam Search高效实现

来自：纸鱼AI目前Github上的大部分实现均针对于单个样本的beamsearch，而本文主要介绍了针对单个样本和批量样本的beamsearch实现。
zenRRan·2024-02-15 08:13

java实现beamsearch_beam search原理以及在NLP中应用

BeamSearch简介一、概要传统的广度优先策略能够找到最优的路径，但是在搜索空间非常大的情况下，内存占用是指数级增长，很容易造成内存溢出，因此提出了beamsearch的算法。
知乎汽车·2024-02-15 08:13

BeamSearch的原理和实现

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、BeamSearch的介绍二、Beamsearch的实现2.1.数据结构-堆-的认识2.2.使用堆来实现beamsearch
Vinsmoke -Hou·2024-02-15 08:42

Beam search 以及在语音识别（pure E2E）中的使用

Beamsearch以及在语音识别（pureE2E）中的使用Author:XinPanDate:2021.2.22语音识别（ASR）中解码时一个很重要的过程。
panxin801·2024-02-15 08:42

Beam Search与Prefix Beam Search的理解与python实现

引言Beamsearch是一种动态规划算法，能够极大的减少搜索空间，增加搜索效率，并且其误差在可接受范围内，常被用于SequencetoSequence模型，CTC解码等应用中时间复杂度对于T×NT\timesNT
hangguns·2024-02-15 08:42

如何在我们的模型中使用Beam search

在上一篇文章中我们具体探讨了Beamsearch的思想以及Beamsearch的大致工作流程。
liaolaa·2024-02-15 08:12

beamsearch的计算过程和代码实现

Beamsearch（束搜索）是一种用于生成序列的搜索算法，常用于序列生成任务，例如机器翻译、语音识别和文本生成。它是一种启发式算法，旨在在生成序列时平衡搜索空间的广度和深度。
浅白Coder·2024-02-10 05:48

深度学习（6）---Transformer

2.1Multi-headAttention2.2Encoder(编码器)2.3Decoder(解码器)三、Encoder和Decoder之间的传递四、Training五、其他介绍5.1CopyMechanism5.2BeamSearch
冒冒菜菜·2024-01-26 06:36

概率转移路径搜索算法（Beam search, Viterbi算法，）

贪心算法（GreedyAlgorithm）动态规划：Beamsearch：选定当前时刻k个最佳状态。
noobiee·2023-12-22 05:25

详细解析GNMT（Google’s Neural Machine Translation System）

out-of-vocabulary）问题，使用sub-wordunits（wordpieces）3.Encoder和decoder均使用LSTM和残差网络搭建，其中encoder第一层使用双向LSTM，decoder过程中，在beamsearch
困=_=·2023-11-27 20:49

序列模型和注意力机制

序列模型和注意力机制seq2seq（sequencetosequence）模型集束搜索（Beamsearch）注意力模型（AttentionModel）seq2seqimage.png首先建立encodernetwork
dreampai·2023-11-24 13:10

机器学习笔记5-2：Transformer

1Seq2seq2Encoder3Decoder3.1AT汉字的产生如何输出不定长向量避免一步错，步步错3.2NAT3.3Training3.4Tips3.4.1CopyMechanism（复制机制）3.4.2GuidedAttention3.4.3BeamSearch3.4.4Learningratescheduling3.4.5Ba
Acetering·2023-11-06 15:44

[nlp] 基于 transformers 的 generate() decode推理时解码多样性策略(beam search multinomial sampling)

因此本文解读一下这些参数的含义以及常用的GreedySearch、BeamSearch、Samplin
心心喵·2023-10-31 03:10

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.8 束搜索

本节将介绍几大：贪心搜索（greedysearch）策略穷举搜索（exhaustivesearch）束搜索（beamsearch）9.8.1贪心搜索贪心搜索已用于上一节的序列预测。
AncilunKiang·2023-10-22 17:37

提示：The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (9) at non-singleton dimension 0 #165

BLIPblip_model.generate(gpu_image,sample=True,num_beams=3,max_length=20,min_length=5)生成提示时候产生错误提示如上二、分析这个是包的bug在搜寻beamsearch
君臣Andy·2023-10-21 09:05

ChatGPT技术原理

目录一、Tokenization二、Transformer模型三、预训练四、微调五、Beamsearch总结自从OpenAI的ChatGPT在2022年底横空出世以来，这款大型语言模型在各种任务中都展现了惊人的性能
傻啦嘿哟·2023-09-22 05:07

【人工智能】—局部搜索算法、爬山法、模拟退火、局部剪枝、遗传算法

皇后爬山算法随机重启爬山模拟退火算法局部剪枝搜索遗传算法小结局部搜索算法在某些规模太大的问题状态空间内，A*往往不够用问题空间太大了无法访问f小于最优的所有状态通常，甚至无法储存整个边缘队列解决方案设计选择更好的启发式函数Greedyhill-climbing(fringesize=1)Beamsearch
Runjavago·2023-09-06 20:32

以Llama-2为例，在生成模型中使用自定义StoppingCriteria

StoppingCriteria1.前言2.场景介绍3.解决方法4.结语1.前言在之前的文章中，介绍了使用transformers模块创建的模型，其generate方法的详细原理和使用方法，文章链接：以beamsearch
常鸿宇·2023-08-05 12:11

以beam search为例，详解transformers中generate方法（下）

以beamsearch为例，详解transformers中generate方法（下）1.beamsearch原理回顾2.代码流程概览3.BeamSearchScorer4.BeamHypotheses5
常鸿宇·2023-08-03 06:59

以beam search为例，详解transformers中generate方法（上）

以beamsearch为例，详解transformers中generate方法（上）1.generate的代码位置2.GenerationMixin概览3.generate签名4.generate过程4.1
常鸿宇·2023-08-02 05:40

生成模型的常用解码策略 | greedy search & beam search & sample-topk & sample-topp

文章目录1、greedysearch（贪婪搜索）2、beamsearch（束搜索）3、sample（采样）3.1、topk3.2、topp4、总结1、greedysearch（贪婪搜索）对于每一步直接取概率最大的
#苦行僧·2023-07-19 11:44

解码策略（搜索）

文章目录beamsearch（集束搜索）ExhausitiveSearch（暴力搜索）greedysearch（贪心搜索）总结beamsearch（集束搜索）而beamsearch是对贪心策略一个改进。
趋吉避凶·2023-07-16 02:08

语言模型解码策略(language models decoding strategy)

贪婪搜索的方法是对每一个时间点输出的概率分布，选择概率最大的token作为正确输出，拼接到上一句输入中形成一个新的输入，由于每次选择的是概率最大的token，因此在初始种子固定的情况下，每次生成的句子都是一样的2.beamsearch
hangguns·2023-07-13 16:38

CONT: Contrastive Neural Text Generation

因此，我们使用多样化的beamsearch搜索算法[49]，从模型lastedpredictions的top-K列表中创建对比性样本，然后将其附加到同批次的样本中，形成对
YingJingh·2023-06-12 17:11

NLP-Pytorch-项目流程-案例（一）：文本摘要【Seq2Seq（BiLSTM-LSTM）+ Attention】【预测算法：GreedySearch、BeamSearch】

一、数据预处理1、原始数据/data/raw_data/服饰_50k.json（共50000条数据）{"1":{"title":"巴拉巴拉旗下梦多多童装男童毛衫冬季中大童毛衫黑色","kb":{"适用季节":"冬季","厚度":"适中","领型":"高领","适用年龄":"9-12岁","材质成分":"锦纶","图案":"其它","上市时间":"2018冬季","面料":"其它","风格":"休闲
u013250861·2023-06-10 05:49

鹅厂专家讲透AI文本生成解码策略与代码实现

腾小云导读本文以huggingface-transformers的文本生成解码代码为例，对文本生成常用的五种解码策略greedysearch、beamsearch、sample、sampleandrank
·2023-06-09 20:24

鹅厂专家讲透AI文本生成解码策略与代码实现

腾小云导读本文以huggingface-transformers的文本生成解码代码为例，对文本生成常用的五种解码策略greedysearch、beamsearch、sample、sampleandrank
腾讯云开发者·2023-06-08 11:51

Troubleshooting: 安装CTCDECODE时遇到的ConnectionResetError: [Errno 104] Connection reset by peer

背景最近在弄一个OCR的课设,其中需要用到实现BeamSearch功能的CTC层.由于是使用Pytorch,所以在网上找到了CTCENCODE这个库.本人的环境是:Manjaro+Anaconda+Python3.8
SOLE ONE·2023-04-12 01:03

Ubuntu安装ctcdecode库实现beamsearch（pytorch中）

依赖库：openfst-1.6.7.tar.gz、boost_1_67_0.tar.gz第二个会访问失败，这里合并打包到一起百度网盘——提取码：ASDFhttps://pan.baidu.com/s/1sPe_msTRQ9pMZ5O5mMFBhA安装步骤，参见这个项目README，环境安装GitHub-yeyupiaoling/MASR:Pytorch实现的MASR中文语音识别，目前纯CNN网络，
小白羊000·2023-04-12 01:30

轻松玩转开源大语言模型bloom（三）

书接正题，上期介绍了greedsearch和beamsearch，其实beamsearch的缺点在上文中没有提到，那就是缺乏随机性，看起来过于合理，不像人写出来的东西，所以本期将介绍sampling采样技术的两个参数
XINFINFZ·2023-04-04 12:53

轻松玩转开源大语言模型bloom（二）

本文将从解码策略开始，介绍两种最基础的策略：greedysearch（贪婪搜索）和beamsearch（粒子束搜索）。
XINFINFZ·2023-04-02 12:30

第三周：序列模型和注意力机制

第三周：序列模型和注意力机制3.1基础模型SequencetosequencemodelImageCaptioning3.2选择最可能的句子语言模型和机器翻译的比较：3.3束搜索(BeamSearch)
SuperFeHanHan·2023-03-29 02:35

吴恩达深度学习 第五课 第三周 序列模型和注意力机制

文章目录基础模型概述选择最可能的句子集束搜索(beamsearch)改进集束搜索集束搜索的误差分析机器翻译评估(bleuscore)注意力模型直观理解语音识别CTC算法触发字检测(triggerworddetection
得克特·2023-03-29 02:28

序列模型与注意力机制总结

1.翻译即有条件的语言模型2.1beamsearch参数B2.2beamsearch的概率表达式2.3在扩展一次3.beamsearch改进，修改评价函数为log，同时做normalization时，增加一个超参
nathan%1·2023-03-29 01:32

维特比算法以及解码时的beamSearch

维特比算法输入序列为词，输出序列为POS，采用HMM为例介绍维特比算法HMM假设当前的隐含状态（POSTAG）只和上一时刻的隐含状态相关，当前的observation（词）是由隐含状态生成的，之和当前的隐含状态相关。假设S(k,i,j)是一个集合，集合中每个元素是一个长度为k的序列，且每个序列的最后两个元素为(i,j).定义$\pi(t,i,j)$代表集合中概率最大的那个序列的概率值，其满足下面的
yiqingyang2012·2023-01-31 08:51

python自然语言处理—Beam Search及其优化方法—two

BeamSearch及其优化方法（two）上一篇文章我们介绍了基础版的BeamSearch及其优化方法，这篇文章接着对上一篇文章进行扩展，可以在模型不改的情况下获得更好的生成结果。
诗雨时·2023-01-31 08:20

维特比、beam_search的实现

importnumpyasnpimportrandomimportcopy'''维特比解码和beamsearch'''classFence:def__init__(self,n,h):self.width
身在江湖的郭大侠·2023-01-31 08:50

beam search（束搜索）与 vliterbi（维特比算法）；语音识别算法vad、asr、tts

beamsearch（束搜索）参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/82829880贪心算法beamSearch：结果之间有依赖关系。
loong_XL·2023-01-31 08:49

Chapter1-2_Speech_Recognition(LAS)

文章目录1内容简述2模型详述2.1ListenRNNEncoder1D-CNNEncoderSelf-attentinonEncoderDownSampling2.2Attend2.3Spell2.4BeamSearch2.5Training2.6BacktoAttention
zjuPeco·2023-01-18 19:45

Fast, Diverse and Accurate Image Captioning Guided By Part-of-Speech

DiverseandAccurateImageCaptioningGuidedByPart-of-Speech原文地址时间：2019年概括本文致力于建立一个fast,accurate,diverse的imagecaption模型，首先提出了传统beamsearch
luputo·2023-01-15 12:04

CTC束搜索解码原理和Pytorch实现（CTC Prefix BeamSearch Decode)

CTC解码在推断时，同一个标签序列对应的原生序列的结尾会有两种情况：1.以字符结尾；2.以blank结尾。不同的结尾往下增长时的缩放策略不同，比如以字符结尾：*a遇到a会缩放为*a；以blank（用“-”表示）结尾：*a-遇到a会被缩放为*aa。所以在增长过程的每一步，标签序列的概率都会使用两个变量存储，一个负责累加以字符结尾的原生序列概率，另一个负责累加以blank结尾的原生序列概率，两者相互独
janelu9·2023-01-02 13:22

LSTM 的几种改进方案

PeepholeLSTM、GRU等等，今天就来看看其中两个比较流行的变体Peepholeconnections和GRU，它们都可应对梯度消失问题，也都可用于构建深度神经网络，此外我们还会学习一个高效的搜索策略BeamSearch
Alice熹爱学习·2022-12-25 09:14

第五门课：序列模型（第三周）——序列模型和注意力机制

序列模型和注意力机制1.基础模型2.选择最可能的句子3.集束搜索（BeamSearch）4.改进集束搜索5.集束搜索的误差分析6.Bleu得分7.注意力模型直观理解8.注意力模型9.语音识别（Speechrecognition
青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:45

贪心搜索（greedy search）、集束搜索（beam search）、随机采样（random sample）

集束搜索(beamsearch)集束搜索是一种启发式图搜索
jiangchao98·2022-12-15 14:30

Seq2Seq原理及实现

所以来感受一下，顺便做个记录除了最基本的Seq2Seq模型搭建之外，主要是对全家桶接口里的TeacherForcing，Attention，BeamSearch
AXiao96·2022-12-13 09:39

NLG采样策略

NLG采样策略上篇文章中学习了NLG的解码策略，主要包括greedysearch、beamsearch，如果不太记得了可以再去温习一下，然后接下来我们来看看这些解码策略会存在哪些问题，是否还可以从其他角度来提高文本的生成效果
在路上的工程师·2022-12-13 09:07

文本生成自回归解码策略总结

采样方式ArgmaxDecoding（贪婪采样）GreedySearch（贪心搜索）BeamSearch（集束搜索）StochasticDecoding（随机采样）TemperatureSamplingTop-kSamplingTop-pSampling
Meilinger_·2022-12-12 23:50

NLP学习—12.Seq2Seq模型与Attention机制

文章目录引言一、文本生成任务二、Seq2Seq讲解1.Seq2Seq模型存在问题三、BeamSearch1.BeamSearch优化思路四、Seq2Seq+Attention机制引言  Seq2Seq模型用于文本生成
哎呦-_-不错·2022-12-08 20:44
上一页 1 2 3 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他