神经网络之softmax函数

最新推荐文章于 2025-03-18 12:10:32 发布
最新推荐文章于 2025-03-18 12:10:32 发布
阅读量8.2k 收藏 19
点赞数 5
分类专栏： 深度学习入门 文章标签： softmax 神经网络 概率输出
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Answer3664/article/details/92070045
版权

1.什么是softmax函数：

首先给出softmax函数的公式：

                              y_{k}=\frac{e^{a_{k}}}{\sum_{i=1}^{n}e^{a_{i}}}

这个式子表示假设输出层共有n个神经元，计算第k个神经元的输出y_{k}。softmax函数的分子是输出层输入信号a_{k}的指数函数，分母是所有输入信号的指数函数的和。

"soft" because still assigns some probability to smallest a_{k}

"max" because amplifies probability of larges

最低0.47元/天 解锁文章
使用python构建三层神经网络、softmax函数
及时总结
01-02 917
【机器学习】使用python手写三层神经网络输入层到第一层的传递表示第一层到第二层的传递表示第二层到第三层的传递表示全过程传递表示代码 输入层到第一层的传递表示 首先看输入层到第一层的第一个神经元的信号传递过程： 可以用数学式子表示第一层的第一个神经元的值： 如果用矩阵乘法运算，第一层的加权和可以表示成下面形式： 考虑激活函数的话，也就是这样一个代码表示形式：其中A1就包含了第一层所有节点的加权值。加权值带入到激活函数里得到的Z1是下一层的输入。 A1 = np.dot(X,W1) + B1 Z1 =
神经网络算法 - 一文搞懂 Softmax 函数
2401_85328934的博客
08-28 2万+
本文将从Softmax的本质、Softmax的原理、Softmax的应用三个方面，带您一文搞懂Softmax 函数。
一分钟学会神经网络2——Softmax函数详解
fuhao7i的博客
11-19 2026
Softmax函数详解为什么 `Softmax`是这种形式的呢？1.将预测结果转化为非负数2.确保概率之和等于1总结： Softmax函数又被称为归一化指数函数。它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，作用是将多分类的结果以概率的形式展现出来。下图是softmax的计算方法。 为什么 Softmax是这种形式的呢？ 因为概率的两个性质：(1) 预测得到的概率为非负数；(2) 各种预测结果的概率之和等于1。 Softmax就是将在负无穷到正无穷上的预测结果按照这两步转换为概率的。 1.将预测结果转化
机器学习算法篇：谈Softmax激活函数以及Softmax回归和Logistic回归关系
【AI机器学习与知识图谱】的博客
11-05 4044
一、神经网络中的Softmax函数 1、Softmax函数定义 Softmax函数常在神经网络输出层充当激活函数，将输出层的值通过激活函数映射到0-1区间，将神经元输出构造成概率分布，用于多分类问题中，Softmax激活函数映射值越大，则真实类别可能性越大，下面先给出Softmax函数计算公式： aj= ezj∑kezk a_{j} = \ \frac{e^{z_{j}}}{\sum...
【漫话机器学习系列】146.Softmax 激活函数（Softmax Activation Function）
最新发布
IT古董
03-18 1270
Softmax 函数（Softmax Activation Function）是一种常用于多分类任务的激活函数，广泛应用于机器学习和深度学习模型，特别是在神经网络的输出层。它的主要作用是将输入的多个实数值转换为 0 到 1 之间的概率分布，使得输出的所有数值之和等于 1，从而可以用作分类任务的概率预测。Softmax 作为一种重要的激活函数，广泛应用于神经网络的多分类任务中。它的指数特性可以放大数值之间的差异，使得类别之间的区分更加明显，同时归一化操作确保所有输出值形成一个有效的概率分布。
机器学习（5）-理解softmax的损失函数和梯度表达式的实现+编程总结
CV_YOU的博客
09-24 3784
softmax也是一个用于多分类的线性分类器。 首先来看看softmax的损失函数和梯度函数公式 结合惩罚项，给出总的损失函数： L = -(1/N)∑i∑j1(k=yi)log(exp(fk)/∑j exp(fj)) + λR(W) 下面有几个准备函数也要理解： Li = -log(exp(fyi)/∑j exp(fj)) ：这个就是最基本的softmax函数，
softmax函数推导
01-01
softmax函数的详细推导过程，看完了就知道softmax怎么来的为什么这么弄。
softmax函数
这个函数可导的博客
03-31 6046
本文先介绍了softmax的函数公式，并详细推导了softmax函数公式的求导过程，然后说明了softmax的溢出问题，并探讨了解决方法，最后提及了softmax函数在多分类问题中的应用。
SoftMax函数
SisterRu的博客
07-31 1296
Softmax函数是一种常用于多类分类任务的激活函数，其主要作用是将一个实数向量转换成一个概率分布。每个元素的值在(0)到(1)之间，并且所有元素的和为(1)。
Softmax公式
MasterCayman的博客
10-29 2149
详解softmax函数以及相关求导过
wzy的博客
03-21 7226
这几天学习了一下softmax激活函数，以及它的梯度求导过程，整理一下便于分享和交流！ softmax函数 softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！ 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是更形象的如下图表示： softmax直白来说就是将原来输出是3
卷积神经网络之SoftMax函数
五仁月饼哭了的博客
08-03 3134
函数用于卷积神经网络最后一层，对数据进行分类，不过该分类对每个可能结果都进行分类（小概率照样分类）： 定义： 假设有一个数组V，Vi 表示V中第i 个元素，（i 很明了，SoftMax就是该元素的指数与所有元素的指数和之比。
神经网络中的激活函数——Softmax函数
Seu_Jason的博客
06-06 1982
本文介绍了Softmax函数
神经网络之softmax函数，np.argmax（）方法
weixin_44229976的博客
03-15 896
输出层softmax函数公式： 由公式和图可知输出yi和每一个ai有关。 实例python3.代码： def softmax(a): c = np.max(a) exp_a = np.exp(a - c) # 溢出对策 sum_exp_a = np.sum(exp_a) y = exp_a / sum_exp_a return y # coding: utf-8 import sys, os sys.path.append(os.pardir) # 为了导入
Softmax函数计算详解
发几十块的吧
10-15 2743
Softmax函数计算详解。
【ML】softmax公式
学无止境、积少成多、厚积薄发
11-20 1257
softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类。 假设我们有一个数组V=[V1,V2,…,Vj]，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是： 举个例子： 设有三个数值A=5,B=1,C=-1，那么他们的softmax占比为： P(A)=e5e5+e1+e−1=0.9817P(A) =\frac{e^5}{e^5+e^1+e^{-1}}=0.9817P(A)=e5+e1+e−1e5​=0.9817 P(B)=e1e5+e
softmax 函数
热门推荐
家门口的知鸟
07-22 2万+
关于logistic regression中的softmax 函数 是用来柔化输出值，减小值之间的差。 总结为：   将一组数变换为  总和为1,各个数为0~1之间的软性归一化结果。  用来归一化一组值到0~1之间，  总和为1.  求出最大值max由exp表达式将各个值转化为0~1之间的数  x[i] =  exp(x[i] - max)求sum，归一化。
softmax的公式推导
howard789的博客
06-27 652
1 定义 2. 将多项式化成指数族模型的一般形式 3. 推导公式
卷积神经网络softmax函数
03-12
嗯，用户想了解卷积神经网络中的softmax函数的用法和原理。让我先回忆一下相关的知识。首先，softmax函数在机器学习中常用于多分类问题，特别是在神经网络的最后一层，用来将输出转化为概率分布。我需要结合用户提供...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值