conditional的language model，给定一个源语言句子，然后在这个condition下生成目标语言的句子，因此生成的句子肯定不是惟一的。greedy search的话基本得到的是次优解，相当于K为1的beam search
3，包含[A, B, C]，Beam Width为2，生成第1个词的时候，对P(A)、P(B)、P(C)进行排序，选取概率最大的两个，假设为A，C生成第2个词的时候，将当前序列A，C分别和词表中的所有词进行组合，得到新的6个序列为AA、AB、AC，CA、CB、CC，然后同样取概率最大的两个作为当前序列，假设为AA、CC重复以上的过程，直到遇到结束符为止，最终输出2个得分最高的序列。
Beam Search 数学推导：
白话系列： 来自论文基于深度神经网络的中英机器翻译模型研究. 算法解释 beam search原理以及在NLP中应用
只在测试的时候做，因为训练的时候有正确答案。 翻译模型可以看成是一个conditional的language mo...
学习beam search 基础： https://blog.csdn.net/guolindonggld/art...
beam search主要用来进行加速解空间的搜索，假设集束宽度为2，词典大小为3（a,b,c），那么其解码过程如...
看了很多资料（包括知乎高赞） 还是Andraw Ng 将的最清楚 参考 beam search Andrew Ng...
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wik...
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...
回忆我们在seq2seq中我们所使用的是贪心算法搜索来预测序列。即，每次都选取概率值最大的做下一次的预测。虽然贪心...
实现双向的dynamic_lstm+beam_search 基于tensorflow1.4 Seq2seq的实现 ...
本文标题：beam search
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