端到端现在越来越火，花了点时间了解。发现端到端的解码用的都是beam search方法，而这种方法从理论上就不能得到最优解，为什么不能采用维特比算法呢？带着这个问题，看了数篇网上的介绍文章，结合自己几年做维特比解码的理解，简单整理了一下核心思想。 一、维特比算法 而维特比算法的精髓 ...

类似于贪心算法,局部最优解,只不过有三个带宽增加概率 https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/78404964 https://blog.csdn.net/xljiulong/article/details/51554780 ...

最近在看End-to-end Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures这篇文章时，看到此文在Entity detection中用到了greedy search与beam search。内容转自：https ...

简介 部分参考简书文章【Beam Search原理及应用】 和 【Beam_search集束搜索】. 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 ...

自然语言处理任务，比如caption generation（图片描述文本生成）、机器翻译中，都需要进行词或者字符序列的生成。常见于seq2seq模型或者RNNLM模型中。 这篇博文主要介绍文本生成解码过程中用的greedy search 和beam search算法实现。其中，greedy ...

Beam Search 及5种优化方法 目录 Beam Search 及5种优化方法 1. Review Beam Search 2. Beam Search Refinement 2.1 Hypothesis ...

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 ...

找遍百度也没有找到关于Beam Search的详细解释，只有一些比较泛泛的讲解，于是有了这篇博文。 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 ...