beam search:在test的過程中生成幾段序列的方式，通常用於機器翻譯或看圖說話中。
beam search 中有一個重要的參數：beam size = k，表示最後生成的得分最高的前k個序列
在看圖說話或機器翻譯中，最後生成的句子中的每個單詞肯定是訓練集所產生語料庫中的單詞，採用全局搜索，空間太大，效果提升並不明顯。
beam search的原理（下面用一個例子簡單描述）
在test的時候，假設詞表大小爲n，beam size = k.
對圖片或語句先進行encoder,decoder 解碼的時候
1：生成第一個詞的時候，選擇詞表中經過RNN計算出的概率（P1）最大的k個詞，就是k個序列中的第一個詞
2：生成第二個詞的時候，在已知第一個詞的基礎上，分別與詞表中的所有詞進行組合，得到新的序列，選擇k個概率(P2)最高的，作爲k個序列的前兩個詞
3：重複上述過程，直到遇到結束符爲止。最終輸出k個得分最高的序列，爲機器翻譯或看圖說話的k個可能結果。