机器学习——束搜索、贪心搜索、穷举搜索

束搜索（Beam Search）、贪心搜索（Greedy Search）和穷举搜索（Exhaustive Search）是在搜索领域常用的三种搜索算法，它们在不同的场景下有着不同的特点和应用。

1. 束搜索（Beam Search）：

   • 束搜索是一种用于寻找最有可能的输出序列的搜索算法，常用于序列生成任务，比如机器翻译和语音识别。
   • 算法通过在每个时间步保留概率最高的前K个候选，然后基于这些候选继续向前搜索，直到生成完整的序列。这样可以保证不会错过全局最优解，同时控制搜索空间的大小。
   • 束搜索相对于贪心搜索来说，能够更好地处理局部最优解问题，但也需要更大的搜索空间和计算资源。

2. 贪心搜索（Greedy Search）：

   • 贪心搜索是一种简单且高效的搜索算法，它每次选择当前看起来最佳的选项作为当前的解，并希望通过一系列这样的选择最终得到全局最优解。
   • 在序列生成任务中，贪心搜索每次选择概率最高的单词作为输出，然后将其作为输入继续生成下一个单词，直到生成完整的序列。
   • 贪心搜索的优势在于速度快，但由于每次只考虑局部最优解，可能无法获得全局最优解，容易陷入局部最优解而无法跳出。

3. 穷举搜索（Exhaustive Search）：

   • 穷举搜索是一种简单粗暴的搜索方法，它通过遍历所有可能的解空间来寻找最优解。
   • 对于小规模问题，穷举搜索可以保证找到最优解，但对于大规模问题，由于解空间的指数级增长，穷举搜索往往是不可行的。
   • 穷举搜索的优势在于能够找到全局最优解，但缺点是计算量巨大，不适用于大规模问题。

总的来说，束搜索通过保留多个候选路径来平衡全局最优和搜索空间大小；贪心搜索通过每次选择局部最优解来迅速得到结果；穷举搜索通过遍历所有可能的解空间来保证找到最优解。不同的搜索算法可以根据具体任务的需求和搜索空间的大小来选择合适的方法。