端到端現在越來越火，花了點時間了解。發現端到端的解碼用的都是beam search方法，而這種方法從理論上就不能得到最優解，為什么不能采用維特比算法呢？帶着這個問題，看了數篇網上的介紹文章，結合自己幾年做維特比解碼的理解，簡單整理了一下核心思想。 一、維特比算法 而維特比算法的精髓 ...

類似於貪心算法,局部最優解,只不過有三個帶寬增加概率 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這篇文章時，看到此文在Entity detection中用到了greedy search與beam search。內容轉自：https ...

簡介 部分參考簡書文章【Beam Search原理及應用】 和 【Beam_search集束搜索】. 一種啟發式圖搜索算法，通常用在圖的解空間比較大的情況下，為了減少搜索所占用的空間和時間，在每一步深度擴展的時候，剪掉一些質量比較差的結點，保留下一些質量較高的結點。 這樣減少了空間消耗，並提 ...

自然語言處理任務，比如caption generation（圖片描述文本生成）、機器翻譯中，都需要進行詞或者字符序列的生成。常見於seq2seq模型或者RNNLM模型中。 這篇博文主要介紹文本生成解碼過程中用的greedy search 和beam search算法實現。其中，greedy ...

Beam Search 及5種優化方法 目錄 Beam Search 及5種優化方法 1. Review Beam Search 2. Beam Search Refinement 2.1 Hypothesis ...

首先給出wiki地址：http://en.wikipedia.org/wiki/Beam_search 1.簡介 Beam Search（集束搜索）是一種啟發式圖搜索算法，通常用在圖的解空間比較大的情況下，為了減少搜索所占用的空間和時間，在每一步深度擴展的時候，剪掉 ...

找遍百度也沒有找到關於Beam Search的詳細解釋，只有一些比較泛泛的講解，於是有了這篇博文。 首先給出wiki地址：http://en.wikipedia.org/wiki/Beam_search 1.簡介 Beam Search（集束搜索）是一種啟發式圖搜索算法，通常用在圖的解空間 ...