beam search的一般步驟為：
1、初始化beam_size個序列，序列均為空，這些序列稱之為beam paths；
2、取下乙個frame的前n個候選值（n一般為beam size或者更大，frame內部侯選值已按照概率倒序排列），與已存在的beam paths組合形成n * beam_size條路徑，稱之為prob_paths；
3、對prob_paths進行打分，取前beam_size個prob_path作為新的beam paths；
4、若解碼結束則完成演算法，否則回到步驟2。
這個演算法常常被用於解碼可選狀態數量多的情形，比如生成對話、生成描述、機器翻譯等，每一步都有詞表大小的可選狀態集。
多適用於機器翻譯，語音識別，當系統的資料集比較大，計算資源受限，而且沒有唯一最優解時，該演算法能夠較快的找到接近最正確的解。
在sequence2sequence模型中，beam search的方法只用在測試的情況，因為在訓練過程中，每乙個decoder的輸出是有正確答案的，也就不需要beam search去加大輸出的準確率。
Beam Search（集束搜尋 束搜尋）
1.簡介 beam search 集束搜尋 是一種啟發式圖搜尋演算法，通常用在圖的解空間比較大的情況下，為了減少搜尋所占用的空間和時間，在每一步深度擴充套件的時候，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，並提高了時間效率，但缺點就是有可能存在潛在的最佳方案被丟棄，因此...
Beam search 演算法的通俗理解
beam search 演算法在文字生成中用得比較多，用於選擇較優的結果 可能並不是最優的 接下來將以seq2seq機器翻譯為例來說明這個beam search的演算法思想。在機器翻譯中，beam search演算法在測試的時候用的，因為在訓練過程中，每乙個decoder的輸出是有與之對應的正確答案...
seq2seq中的beam search演算法過程
首先說明在sequence2sequence模型中，beam search的方法只用在測試的情況，因為在訓練過程中，每乙個decoder的輸出是有正確答案的，也就不需要beam search去加大輸出的準確率。假設現在我們用機器翻譯作為例子來說明。我們的任務是翻譯中文 我是中國人 英文 i am c...