jst*_*er7 4 beam-search recurrent-neural-network
给定状态向量,我们可以通过连续生成每个输出以贪婪的方式递归地解码序列,其中每个预测以先前的输出为条件.我最近读了一篇论文,描述了在解码过程中使用光束搜索,光束大小为1(k = 1).如果我们只是在每一步保留最佳输出,这不是贪婪解码的同一个东西,并没有提供光束搜索通常提供的任何好处吗？
终于找到了答案:光束大小为1与贪婪搜索相同.
摘自"使用注意回归神经网络的抽象句概括":
"k refers to the size of the beam for generation; k = 1 implies greedy generation."