针对这些问题开发的模型通常通过在输出词的词汇表中生成概率分布来运行，并且需要解码算法来对概率分布进行采样以生成最可能的词序列。 在本教程中，您将发现可用于文本生成问题的贪婪搜索和波束搜索解码算法。...完成本教程后，您将知道： 文本生成问题的解码问题。 贪婪的搜索解码器算法，以及如何在Python中实现它。 集束搜索解码器算法，以及如何在Python中实现它。 让我们开始吧。...- 引用出自《自然语言处理中的神经网络方法》页227。 贪婪的搜索解码器 一个简单的近似方法是使用贪婪搜索，在输出序列的每一步选择最可能的单词。...在NMT中，通过简单的波束搜索解码器翻译新的句子，该解码器发现近似最大化训练的NMT模型的条件概率的翻译。波束搜索策略在每个时间步骤保持固定数目（波束）的活动候选者，从左到右逐字地生成翻译单词。...贪婪的搜索解码器算法，以及如何在Python中实现它。 集束搜索解码器算法，以及如何在Python中实现它。
值得庆幸的是，科研人员已经使用谷歌级规模（Google-scale）的硬件为我们做这项工作，他们同时也提供了一套启发式算法，用于配置通常的神经机器翻译以及序列预测中的编码器 - 解码器模型。...建议：使用注意机制，最好是 Bahdanau-style 的加权平均式注意。 推理 在神经机器翻译系统中，通常使用波束搜索（Beam-search）来对模型输出序列中的词进行概率采样。...波束越宽，搜索就越彻底，结果也随之更好。 结果表明，使用 3 - 5 之间适当的波束宽度表现是最好的，通过设定长度惩罚项（Length penalities）只能带来微小改善。...建议：以一个贪婪搜索（波束为 1）为起始点，并根据你的具体问题进行调节。...（在 tensorFlow 中引入 tf-seq2seq：一个开放源代码序列框架）”（2017年）。
early_stopping（bool或str，可选，默认为False）— 控制基于束搜索的方法的停止条件，如束搜索。...控制生成策略使用的参数 do_sample（bool，可选，默认为False）— 是否使用采样；否则使用贪婪解码。 num_beams（int，可选，默认为 1）— 用于束搜索的束数。...（如果使用波束搜索，则还有波束索引）。...使用波束搜索多项式抽样为具有语言建模头的模型生成标记 id 序列，可用于文本解码器、文本到文本、语音到文本和视觉到文本模型。 在大多数情况下，您不需要直接调用 beam_sample()。...使用受限束搜索解码为具有语言建模头的模型生成令牌 id 序列，可用于文本解码器、文本到文本、语音到文本和视觉到文本模型。
使用采样的编码器-解码器生成模型的输出的基类。...用于仅使用采样的解码器生成模型的输出的基类。...用于使用 beam 采样的编码器-解码器生成模型输出的基类。...换句话说，大于 1.0 的惩罚增加了选择提示中存在的标记的几率。 它旨在避免输入驱动任务中的幻觉，如摘要。虽然最初是为编码器-解码器模型设计的，但也可以与仅解码器模型（如 LLMs）一起使用。...当不使用波束搜索时，这些可以是每个词汇的 logits，或者在使用波束搜索时，可以是每个词汇标记的 log softmax。
随着数学形式主义和语音应用的广泛成功， FST解码器将提供支持各种复杂键盘输入行为以及语言特性所需的灵活性。 在这篇文章中，将为您详细介绍这两个系统的发展。...对应单词“可以could”（左）的原始数据点，以及每个采样方差（右）的归一化采样轨迹 使用来自语音识别文献的大量技术来迭代NSM模型，使其足够小且足够快以便在任何设备上运行。...它提供了一种原则性的方式来表示自然语言处理中使用的各种概率模型（词典，语法，规范化等）以及操纵，优化，组合和搜索模型所需的数学框架。 在Gboard中，一个键传感器紧凑地表示键盘这个词，如下图所示。...这些与给出关键触摸序列的可能性（滑动中的离散触摸或连续手势）的空间模型被组合并且用波束搜索进行探索。...通用FST原则，如流式传输，动态模型支持等，为构建新的键盘解码器带来了很大的帮助，但还需要添加一些新的功能。
基于此, 损失函数定义如下: 其中 是第 k 个字符标签在时间 i 的参考标准(ground truth)。 3.7 解码(Decoding) 在解码过程中，一种简单的从左向右的波束搜索算法表现良好。...对每一个时步 t，波束中的每一个假设都与可能的字符一起拓宽了, 只有 n 个最有可能的波束被保留。end-of-sequence 标记发出时, 将停止波束搜索。...实验 4.1 数据 在实验中，我们使用的数据集包含了大概 400 万条 MiTV 搜索语音数据（大概3000个小时）。作为测试数据集和交叉验证数据集，我们分别随机挑选了 3000 条搜索语音数据。...图3 此外，我们也分析了波束搜索宽度对于解码准确度的重要性。图 3 给出了，在测试数据集上解码波束宽度对于 WER/SER 的影响。...对于语音搜索任务，我们的模型 CER 为 3.58%，SER 为 7.43%。为了加速训练和收敛过程，我们采用了亚采样的方法。与此同时，使用 L2 正则化和高斯加权噪音以获得更好的泛化和收敛能力。
该模块采用波束搜索（beam search）优化生成的多样性。 最后，通过对分子嵌入进行检索和逆PCA，对推断出的标记进行重新排序，使其连续。然后将它们输入分子解码器（如图1D所示）以生成分子图。...自回归模型的输出在分子token推断器中通过波束搜索进行序列生成。波束搜索是序列生成任务中常用的一种搜索算法，它利用动态规划原理，跟踪一组候选序列，优化生成期望的结果。...波束搜索算法有效地管理了搜索空间，提高了生成序列的准确性和多样性。经过波束搜索过程，输出结果进行逆PCA，形成的矩阵输入分子解码器（图1D）。这个解码过程的结果是一组候选分子。...分子解码器通过变分自编码器实现，在训练过程中，该模块需要最小化证据下界（ELBO）完成训练循环。在验证过程中，使用FreChemNet距离作为模型的选择标准。...将更高维度的信息，如化学键的角度，整合到现有的二维分子生成器中，可能会在分子表达性和生成效率之间取得平衡。 参考文献 Cheng et al.
与之前的方法相比，新提出的方法在更低级别上执行搜索，在Tensorflow 程序的原语上定义和搜索 Transformer。...研究人员使用TensorFlow（TF）中的操作来构造Transformer 变体的搜索空间。在这个搜索空间中，每个程序定义了自回归语言模型的可堆叠解码器块。...指令操作映射到原语词汇表中的基本TensorFlow库函数或父DNA子程序之一，原语词汇表由简单的原语TF函数组成，如ADD、LOG、MATMUL等等，但像self-attention这样的高级构建块不是搜索空间中的操作...特定操作中没有使用的参数就直接被省略掉。 研究人员还提出进化搜索（evolutionary search），目标是在搜索空间中找到最有效的模型架构。...这些架构搜索工作的明确目标是在优化效率时减少训练或推理步骤时间，在搜索过程中，可以发现将步长时间增加一倍、采样效率提高三倍是一个不错的修改方案，因为它最终使模型架构的计算效率更高。
建议：使用 1 层的解码器作为开始，然后使用 4 层的解码器得到更好的结果。...注意是针对模型的一种改进，可以让模型在得到输出序列中的每个词时「关注」输入序列中的不同词。 该论文调查了简单注意机制的几种变体。结果表明使用注意能极大地提升模型的表现。...建议：使用注意，最好是 Bahdanau 那种加权平均式的注意。 推理 神经机器翻译系统经常使用波束搜索来采样模型输出的序列中词的概率。 波束的宽度越大，搜索就越详尽，结果就应该越好。...研究结果表明，适中的 3 到 5 的波束宽度的表现最好，通过使用长度惩罚项（length penalty）只能在上面带来少许改善。一般而言，作者建议针对具体问题调整波束宽度。...我们发现经过良好调节的波束搜索对实现优良的结果而言是很重要的，其能带来超过 1 个 BLEU 分数的增益。 建议：从贪婪搜索（波束=1）开始，然后根据你的具体问题进行调节。
LLM 服务通常会使用先进的解码算法，例如并行采样和波束搜索，这些方法可为每个请求生成多个输出。在这些场景中，由多个序列组成的请求可以部分共享它们的 KV 缓存。...研究者展示了 vLLM 的一般适用性。他们在论文中讨论过的场景包括并行采样、波束搜索、共享前缀、混合解码方法。 比如图 8 展示了一个带有两个输出的并行编码的例子。...该前端扩展了 OpenAI API 接口，允许用户为每个请求自定义采样参数，例如最大序列长度和波束宽度。...在 Alpaca 数据集上的结果也类似。 并行采样和波束搜索 如图 14 上面一行所示，如果要采样的序列数量很多，则 vLLM 能在 Orca 基准的基础上带来更大的提升。...图中下面一行则展示了不同波束宽度的波束搜索结果。由于波束搜索支持更多共享，所以 vLLM 带来的性能优势还要更大。
猫头虎 分享：如何在服务器中Ping特定的端口号？ 网络调试的实用技巧，学会这些工具，你将成为运维与开发中的“Ping”王！...在日常开发和运维中，我们经常需要检查目标主机上的某个端口是否开启，并确定网络连通性。...使用 Telnet Ping 端口 Telnet 是检查端口连通性的经典工具，虽然简单，但功能强大。...使用 nc（Netcat）Ping 端口 Netcat 是一款更强大的网络工具，可以替代 Telnet。...使用 nmap Ping 端口 Nmap 是一款专业的网络扫描工具，适合批量测试。
模型 如何开始用于时间序列预测的深度学习（7 天迷你课程） 如何为时间序列预测网格搜索深度学习模型 如何为单变量时间序列预测网格搜索朴素方法 如何在 Python 中为时间序列预测搜索 SARIMA...Python 和 Keras 中对深度学习模型使用学习率调度 如何在 Keras 中可视化深度学习神经网络模型 深度学习神经网络的权重初始化 什么是深度学习？...LSTM 编解码器循环神经网络的全局注意力的温和介绍 如何利用长短期记忆循环神经网络处理很长的序列 如何在 Python 中单热编码序列数据 如何使用编解码器 LSTM 来打印随机整数序列 带有注意力的编解码器...Learning Mastery 深度学习 NLP 教程 深度学习在自然语言处理中的 7 个应用 如何实现自然语言处理的集束搜索解码器 深度学习文档分类的最佳实践 关于自然语言处理的热门书籍 在 Python...环境 使用 Python 和 scikit-learn 采样检查分类机器学习算法 如何在 Python 中开发可重复使用的采样检查算法框架 使用 Python 和 scikit-learn 采样检查回归机器学习算法
增加池化层的BiRNN：上层的运行速度比下层慢两倍。它可以对它下面一层的隐藏状态进行平均或子采样（如图所示） 系统中的解码器网络是一个基于注意力的循环序列发生器（ARSG）。...对于解码，我们寻找一个成本最小的转录本y，它结合了编码器-解码器（encoder-decoder，ED）和语言模型（language model，LM）的输出，如下所示 在波束搜索解码中整合FST和ARSG...因此，我们可以使用一个简单的从左到右的波束搜索算法，来近似计算出最小化L的y值。 当前 SOTA！平台收录 Attention-lvcsr 共 1 个模型实现资源。 项目 SOTA！...在波束搜索过程中，解码器需要为每个部分假设计算一个分数： 然而，在波束搜索中结合CTC和基于注意力的分数并不容易，因为注意力解码器是以输出标签同步进行的，而CTC是以帧同步进行的。...第一种方法是一个两遍的方法（Rescoring），第一遍使用波束搜索获得一组完整的假设，其中只考虑基于注意力的序列概率。
最早的NL-to-code技术主要使用了RNN 、语义解析器等技术，随着Transformer的提出发展，研究人员逐步将其应用至代码生成领域，并提出了CodeBERT、T5(编码器解码器)、GPT-3(...为了解决生成文本的多样性和质量之间的矛盾，早前的主要研究思路是研究解码策略，例如分组波束搜索、核采样等。...从文本扩散的工作中汲取灵感，并通过合并来自解码器的隐藏表示 D_s ，将 GENIE的损失调整为CODEFUSION。...具体来说：只对与代码中的标识符或目标语言中的内置关键字对应的Token添加噪声，在去噪任务中，让模型学习关键代码Token(如变量名、函数名和代码流程控制)之间的关系。...CODEFUSION推理 在推理过程中，作者采用高斯噪声初始化 x_t ，并在 t 个时间步长上迭代地去除一定比例的噪声，以获得 \hat{x}^ 0 ，这里在迭代去噪过程中，不使用解码器。
比如，对于波束形成问题，在拥有50个用户的网络上训练的GNN能够在拥有1000个用户的更大网络中获得近乎最佳的性能。...在组合步骤中，组合函数使用神经网络操作变换每个顶点的聚合特征向量。最终的嵌入向量可以输入到其他机器学习技术中(例如，多层感知和强化学习，以进一步进行节点级的分析，例如设备的开/关预测。...除了表中GNN框架的参数，还设置BS处天线数为32，信道衰减服从复高斯分布，路径数为20，到达方向角服从在[−π，π]上的均匀分布，采样时间为0.02ms，载波频率为3 GHz，天线间距为λ/2。 ...将所提出的数据驱动方法与传统的基于信道估计的方法进行比较。给定估计信道，采用贪婪调度的方法，通过块坐标下降优化波束成形矩阵和反射系数，实现加权和速率最大化。 ...虽然 GNN4Com 通常集中于特定的网络层，但跨层优化对于提高整体通信系统的性能至关重要。因此，我们需要研究如何在跨层优化中纳入 GNN。
卷积神经网络 (CNN) CNN(又名 ConvNets) 是一种前馈神经网络 ，它使用一种空间不变性技巧来有效地学习图像中的局部模式，这种方法在图像中最为常见。...CNN 不是只使用密集连接的层，而是使用 卷积层 (卷积编码器) 。这些网络用于图像分类、目标检测、视频动作识别以及任何在结构上具有一定空间不变性的数据 (如语音音频)。...使用 TensorFlow 生成文本的教程是我最喜欢的教程之一，因为它用很少的几行代码就完成了一些了不起的事情：在字符基础上生成合理的文本： 使用 TensorFlow 生产文本 使用 TensorFlow...这些编码器可以组合或切换，取决于我们试图形成有用表示的原始数据类型。“Encoder-Decoder” 架构是一种更高级的概念，通过对压缩表示进行上采样的解码步骤来 生成高维输出 ，而不是进行预测。...详细解读请参见本系列课程的第 6 讲。 Deep RL 允许我们在需要做出一系列决策时，在模拟或现实环境中应用神经网络。包括游戏、机器人、神经架构搜索等等。
然后在骨干上应用解码器网络恢复空间信息。 虽然这种结构在图像识别和定位任务方面取得了更大的成功，但它仍然依赖于尺度缩小的骨干，下采样丢弃了空间信息，然后解码器必须尝试恢复这些信息。...然后我们使用神经结构搜索 (NAS) 结合一个新颖的搜索空间设计，其中包括上面这些功能，以发现一个有效的尺度重排模型。...在结构搜索中，我们学到了三件事: 尺度排列: 网络构建块的排序非常重要，因为每个块都只能从已经存在的(即“序列较低的”)块中构建。通过重新排列中间块和输出块，我们定义了尺度排列的搜索空间。...通过添加搜索选项来调整每个候选特征块的尺度和类型(如ResNet家族中的残差块 或 瓶颈块) 效率还可以进一步提高(-10% FLOPs ) 。...总结 在这项工作中，我们发现传统的尺度缩小模型，即使有解码器网络，也不能有效的同时识别和定位。为了解决这个问题，我们提出了一种新的元体系结构——尺度重排模型。
在这项研究中，研究者提出了一种全新的加权式有限状态变换器（WFST）实现，其可使用 GPU 和英伟达的 CUDA 编程语言为语音识别任务提供高速解码。...在实践中，这通常等同于用于 FST 的 GPU 内存，大约为磁盘上 FST 大小的 1/3. 解码器所使用的 GPU 内存是有限的，可基于配置好的参数通过一个闭式方程进行计算。...Lattice 预处理 一直到解码器中的 lattice 处理阶段，解码器的目标都是发现要为当前帧保留搜索空间的那些子集。...所有的实验都使用了一台英伟达 Tesla V100 GPU 执行，波束=15，lattice-波束=8，最大活动数=10000，除非另有说明。 准确度 ?...表 1：使用 LibriSpeech 模型和测试集得到的 lattice 质量验证结果。 速度提升 ? 表 2：离线解码速度（xRTF，波束=15）。 超参数 ?
在谷歌最近的论文“移动设备的流媒体端到端语音识别”中，提出了一种使用RNN传感器（RNN-T）技术训练的模型，并且可以在手机上实现。...离线识别 在传统的语音识别引擎中，我们上面描述的声学、发音和语言模型会被“组合”成一个大的图搜索算法。...当语音波形被呈现给识别器时，“解码器”在给定输入信号的情况下，会在该图中搜索相似度最高的路径，并读出该路径所采用的字序列。 通常，解码器采用基础模型的有限状态传感器（FST）表示。...为了提高语音识别的有效性，我们试图通过直接在设备上运行新模型，来避免通信网络的延迟和不可靠性。因此，我们的端到端方法不需要在大型解码器图上进行搜索。 相反，只通过单个神经网络的波束搜索进行。...进一步的，我们通过使用参数量化和混合内核技术来缩小模型，我们在2016年开发了这一技术并在TensorFlow精简版库上公开提供了模型优化工具包。
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