beam-search

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Tensorflow r-1.0のctc_beam_decoderの変数top_pathsは何を意味していますか？

私はこのfunctionの文書を読むのに多くの時間を費やしましたが、それを使用する方法についての明確な考え方はまだありません。入力の3Dテンソル形状[seq_length * batch_size * vocab_size]を入力し、top_pathsを設定しました。 decoded[0].values（top_paths=1のように、len(decoded)は1でなければなりません）、私は56

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RNN出力をデコードするためのビーム探索アルゴリズム

デコード部分の自動音声認識でビーム探索アルゴリズムで使用されるロジックを理解しようとしています。私が従おうとした論文は、First-Pass Large Vocabulary Continuous Speech Recognition using Bi-Directional Recurrent DNNs、Lexicon-Free Conversational Speech Recognition

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Prolog Programming

私は山登りとビーム検索アルゴリズムを使用してnqueensパズルのPrologで2つのプログラムを作成しました。残念ながら、私はプログラムが正しいかどうかをチェックする経験はありませんし、私は枯れてしまっています。誰かが私に助けてくれたらと思います。残念ながら、登山のプログラムは間違っています。ビームサーチで:( プログラムは次のとおりです。 queens(N, Qs) :- ra

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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？

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

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テンソルフローのビーム探索デコーダでスケジュールサンプリングを使用する方法。

基本デコーダには、ヘルパーメソッドを追加するパラメータが含まれています。このパラメータは、スケジュールサンプリングヘルパーになることができます。しかし、ビーム探索デコードにはヘルパーパラメータは含まれていません。コードでは、サンプリングが使用されているように見えますが、スケジュールのサンプリングを使用するかどうかは不明です。クラスBeamSearchDecoder（decoder.Decode

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Tensorflowバックエンドを使用したCTC Beam Seach

私は主題の初心者です。疑問が愚かなようであれば申し訳ありません。ケラスのドキュメントとテンソルフローは、ネットワーク出力のctcビーム検索デコードを行う関数ctc_decodeを提供します。ドキュメンテーションは、デコーダの使用例を示していません。 https://github.com/igormq/ctc_tensorflow_example/blob/master/ctc_tensorflo

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ビームの並べ替え

私はビームの検索をよく理解していますが、ビームの検索に関するクエリがあります。ベスト・パスを選択すると、それらを並べ替えるか、単にそれらを存在する順番に保ち、他の高価なノードを破棄する必要がありますか？私はこれについて多くのことを探しましたが、それが最良の状態を維持すると言いました。私たちはそれらを並べ替えるべきかどうかについては何も見つかりませんか？ソートを適用することで、目標ノードにすば