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 ...
構建seq seq模型,並訓練完成后,我們只要將源句子輸入進訓練好的模型,執行一次前向傳播就能得到目標句子,但是值得注意的是: seq seq模型的decoder部分實際上相當於一個語言模型,相比於RNN語言模型,decoder的初始輸入並非 向量,而是encoder對源句子提取的信息。因此整個seq seq模型相當於一個條件語言模型,本質上學習的是一個條件概率,即給定輸入 x ,學習概率分布 P ...
2019-04-09 21:52 0 887 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
一、滑動窗口檢測器 一種用於目標檢測的暴力方法就是從左到右,從上到下滑動窗口,利用分類識別目標。為了在不同觀察距離處檢測不同的目標類型,我們可以使用不同大小和寬高比的窗口 得到窗口內的圖片送入分類器,但是很多分類器只取固定大小的圖像,所以這些圖像需要經過一定的變形轉換。但是,這不影響分類 ...
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 ...
在基於深度學習的目標檢測算法的綜述 那一節中我們提到基於區域提名的目標檢測中廣泛使用的選擇性搜索算法。並且該算法后來被應用到了R-CNN,SPP-Net,Fast R-CNN中。因此我認為還是有研究的必要。 傳統的目標檢測算法大多數以圖像識別為基礎。一般可以在圖片上使用窮舉法或者滑動窗口選出所有 ...
Selective search是一種基於特征的目標檢測算法,在R-CNN中被用來生成候選區域。 論文鏈接:http://www.huppelen.nl/publications/selectiveSearchDraft.pdf code鏈接:https://github.com ...