2016-09-14 9 views
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状態ベクトルが与えられると、各出力を連続的に生成することによって貪欲な方法でシーケンスを再帰的に復号することができ、各予測は前の出力に条件付けられる。私は最近、ビームサイズ1(k = 1)でデコード中にビーム探索を使って説明した論文を読みました。各ステップで最高の出力しか保持していないのであれば、これは欲張りのデコードとまったく同じことではなく、通常ビーム検索で得られる利点のどれも提供していませんか?グリーディデコーダRNNとk = 1のビームデコーダの違いは何ですか?

答えて

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最終的に答えが見つかりました:1のビームサイズは欲張り検索と同じです。 "気配りリカレントニューラルネットワークとの抽象的な文章の要約" から

"k refers to the size of the beam for generation; k = 1 implies greedy generation." 
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