TOPP - RA 算法

TOPP - RA算法是一种基于可达性分析的新方法。它通过求解小型线性规划递归地计算路径上离散位置处的可达和可控集。相比于基于NI的方法，该算法更快，并且与基于CO的方法一样有效。

相关问题:
1. TOPP - RA算法与其他路径规划算法相比有什么优势？
2. 如何使用TOPP - RA算法进行路径规划？
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相关问题

关于 search 和 sample,还有 topp topk 讨论

search 和 sample 是在数据处理、机器学习和统计领域中常用的两种方法。

search（搜索）是指根据给定的关键词或条件在大规模数据集中查找目标数据。它可以通过各种算法和技术来实现，例如线性搜索、二分搜索、哈希表等。搜索的目的是为了定位并获取用户感兴趣的数据。

sample（抽样）是指从大规模数据集中随机选择一部分数据作为样本。抽样可以用于数据分析、模型训练和评估等任务。抽样通常通过随机数生成器来实现，可以采用有放回或无放回的方式进行。抽样的目的是为了在保持数据的代表性的同时，减少计算和处理的复杂性。

topp（top-p）和 topk（top-k）则是用于从候选集中选择最优元素的两种方法。

topp 是指从按照概率分布排序的候选集中选择累计概率大于某个阈值 p 的元素，直到达到或超过阈值 p 为止。这种方法主要用于生成文本等任务，可以控制生成的多样性和自由度。

topk 是指从按照某种评分或指标排序的候选集中选择前 k 个最优的元素。这种方法主要用于推荐系统、排序任务等，可以通过选择最高评分的元素来提供优质的结果。

综上所述，search 和 sample 是数据处理和分析中常用的两种方法，而 topp 和 topk 则是在选择最优元素时常用的技术。不同任务和需求可能需要选择适合的方法来实现。

for _ in range(generate_max_len): outputs = model(input_ids=curr_input_tensor) next_token_logits = outputs[0][-1, :] #size:[vocab size] # 对于已生成的结果generated中的每个token添加一个重复惩罚项，降低其生成概率 for id_ in set(generated): next_token_logits[id_] /= repetition_penalty # 对于[UNK]的概率设为无穷小，也就是说模型的预测结果不可能是[UNK]这个token next_token_logits[tokenizer.convert_tokens_to_ids('[UNK]')] = -float('Inf') filtered_logits = top_k_top_p_filtering(next_token_logits, top_k=topk, top_p=topp) # torch.multinomial表示从候选集合中无放回地进行抽取num_samples个元素，权重越高，抽到的几率越高，返回元素的下标 next_token = torch.multinomial(F.softmax(filtered_logits, dim=-1), num_samples=1) if next_token.item() == tokenizer.sep_token_id: # 遇到[SEP]则表明response生成结束 break generated.append(next_token.item()) curr_input_tensor = torch.cat((curr_input_tensor, next_token), dim=0) text = tokenizer.convert_ids_to_tokens(generated) print("summary:" + "".join(text))这段什么意思

这段代码是用于基于预训练的语言模型生成文本的过程。它使用了top-k和top-p采样的技术，以及一个重复惩罚项，来生成一个在给定前缀下的文本摘要。其中，top-k采样是指从预测的概率分布中选择前k个最高概率的token，top-p采样是指从预测的概率分布中选择累计概率超过一个阈值p的所有token。这样可以增加生成文本的多样性。重复惩罚项是为了防止模型重复生成相同的token。具体来说，对于已经生成的token，它们在下一次生成时的概率会进行一定的惩罚，以降低它们被重复生成的概率。另外，对于[UNK]这个token，模型的预测结果不可能是它，因此它的概率被设为无穷小。最终，生成的文本在遇到[SEP]这个token时结束，输出生成的文本摘要。