beam-search

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Tensorflow r-1.0中的ctc_beam_decoder中的變量top_paths代表什麼？

我花了很多時間閱讀這個function的文檔，但我仍然不清楚如何使用它。我已經饋送輸入形狀[seq_length * batch_size * vocab_size]的3D張量和餘設置top_paths。當我打印出decoded[0].values（因爲top_paths=1,len(decoded)應該是1），我得到了一個56*1陣列。我的數據的batch_size是28,seq_length

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局部波束搜索和隨機波束搜索有什麼區別？

我知道他們都隨機選擇K，然後選擇最好的K，因爲我知道最好的K叫別人找到目標，那麼局部波束搜索和隨機波束搜索之間的確切區別是什麼？如果我錯了，請幫助我並向我糾正

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貪婪的解碼器RNN和k = 1的波束解碼器有什麼區別？

給定一個狀態向量，我們可以通過連續生成每個輸出來以貪婪的方式遞歸地解碼一個序列，其中每個預測以先前的輸出爲條件。我最近讀了一篇論文，描述了在光束大小爲1（k = 1）的解碼過程中使用波束搜索。如果我們只保留每一步的最佳輸出，是不是像貪婪解碼一樣，並且沒有提供波束搜索通常提供的好處？

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如何在張量流中使用波束搜索解碼器中的調度採樣。

基本解碼器包含一個參數，用於添加輔助方法，該方法可以是一個時間表採樣助手。但波束搜索解碼不包含任何幫助參數。雖然在代碼中它看起來像有一些採樣使用，但不清楚是否使用計劃採樣。 class BeamSearchDecoder（decoder.Decoder）：「」「BeamSearch採樣解碼器。」「」這將是很高興知道並明確表示我的疑問。希望在這個問題上的任何光。在此先感謝。

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使用Python搜索光標

我在Keras中實現了Seq2Seq模型。但是，他們還沒有在解碼器中提供波束搜索選項。因此，我考慮了pynlpl的BeamSearch，但是他們的搜索文檔here沒有關於如何實現它的任何信息。您能否舉一個例子來說明波束搜索是如何實現的？這裏有一個類似的答案：How to implement a custom beam search in TensorFlow? 但是，它不清楚。

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使用Tensorflow後端的CTC Beam Seach

我是這個主題的初學者，如果懷疑似乎很愚蠢，對不起。 keras文檔和tensorflow提供了一個函數ctc_decode，它對網絡輸出進行ctc束搜索解碼。該文檔不提供解碼器的示例用法。 https://github.com/igormq/ctc_tensorflow_example/blob/master/ctc_tensorflow_example.py提供了一個示例用法，但我無法檢索解碼的