Beam Search、GREEDY DECODER、SAMPLING DECODER等解码器工作原理可视化以及在自然语言生成领域的使用

图像标注的任务让我们可以构建和训练一个为任何给定图像生成字幕的神经网络。在设计时使用了解码器的来完成文字的生成。当我们描述了每个解码器的工作原理时，我发现当它们被可视化时，更容易理解它们。 图像标注任务流程图 与翻译模型类似，我们的图像字幕模型通过输入图像张量和特殊的句首标记（即）来启动字幕生成过程。这个模型生成了我们单词的概率分布（实际上是logits）。橙色方框显示解码算法的选择，帮助我们选择

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