Softmax激活函数

最新推荐文章于 2025-08-19 00:22:43 发布
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博客提及e1、e5、e3分别代表e的1次方、5次方等指数形式。

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其中e1,e5,e3代表e^1 ,e^5…

从零开始大模型开发与微调：Softmax激活函数
AI架构师小马
12-27 1108
大模型开发, 微调, Softmax激活函数, 激活函数, 神经网络, 概率分布, 分类任务 1. 背景介绍 近年来，深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了突破性进展，其核心驱动力是大型语言模型（LLM）的快速发展。这些模型拥有数十亿甚至数千亿的参数，能够处理海量数据，学习复
牛客题解 | softmax激活函数实现
wc529065的博客
03-18 845
牛客题库题解
深度学习笔记:详解Softmax激活函数
weixin_53765658的博客
02-22 5347
欢迎Star我的Machine Learning Blog:https://github.com/purepisces/Wenqing-Machine_Learning_Blog。 Softmax Softmax激活函数是一种向量激活函数，主要应用于神经网络的末端，将向量或原始输出转换为概率分布，其中输出元素总和为1。但是，它也可以像前面讨论过的其他激活函数一样应用在神经网络的中间。 Softmax前向方程 给定一个CCC维输入向量ZZZ，其第mmm个元素表示为zmz_mzm​，softmax.forwar
softmax激活函数
thy0000的博客
10-14 1万+
Softmax激活函数是一种用于多类别分类问题的激活函数，通常用于神经网络的输出层。它将原始分数（也称为logits）转换为表示概率分布的数值，使得每个类别的概率值都在0和1之间，并且所有类别的概率之和等于1。这使得它适用于多类别分类问题，其中每个样本只能属于一个类别。Softmax函数的数学定义如下：对于给定的原始分数（logits）z = [z1, z2, …, zn]，Softmax函数将这些分数转换为概率分布p = [p1, p2, …, pn]
激活函数 | Softmax函数
最新发布
weixin_42517940的博客
08-19 1186
本文介绍了Softmax函数的作用与实现。该函数可将模型输出的原始分数转换为概率分布，其核心步骤是通过指数运算放大数值差异后进行归一化处理。Softmax解决了原始分数无法直接解释的问题，使其转化为总和为1的概率值，但存在数值溢出、过度自信等局限。文章提供了Python实现代码，演示了不同分数差距对结果的影响，包括负分数处理。该函数广泛应用于多分类问题，能直观呈现模型对各类别的预测概率。
softmax 激活函数
SYP___
03-05 2633
目录 softmax函数 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，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3,1,-3通过softmax函数一作用，就映射成为(0,1)的值，而这些值的累和为1（满足概率的性质），那么我们就可以将它理解成概率，在最后选取输出结点的时候，我们就可以选取概率最大（
softmax激活函数理解
qq_43460068的博客
11-19 1234
这篇讲的非常详细易懂！
【Pytorch】Softmax激活函数
宫瑞阳的博客
03-03 3127
Softmax激活函数
sigmoid和softmax激活函数的区别
A book super
03-03 3332
一、简单说下sigmoid激活函数 解析： 常用的非线性激活函数有sigmoid、tanh、relu等等，前两者sigmoid/tanh比较常见于全连接层，后者relu常见于卷积层。这里先简要介绍下最基础的sigmoid函数（btw，在本博客中SVM那篇文章开头有提过）。 sigmoid的函数表达式如下: 其中z是一个线性组合，比如z可以等于：b + w1x1 + w2x2。通过代入很大的正数或很小的负数到g(z)函数中可知，其结果趋近于0或1。 （一般用于全连接+激活函数） 总之，sigmod函数，是逻
激活函数之softmax函数
weixin_45590490的博客
04-23 6191
softmax函数 分类问题中使用的 softmax 函数可以用下面的式表示： exp(x ) 是表示 ex 的指数函数（e 是纳皮尔常数 2.7182 …）。式（3.10）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 yk 。如式（3.10）所示，softmax 函数的分子是输入信号 ak 的指数函数，分母是所有输入信号的指数函数的和。 import numpy as np def softmax(x): exp_a = np.exp(x) sum_exp_a =np
【机器学习】激活函数（Softmax）
fzy2003的博客
09-13 3878
Softmax 是一种常用于多分类任务的激活函数，其作用是将未归一化的输出向量转换为概率分布，使每个类别的概率值介于 0 到 1 之间，且所有类别的概率和为 1。在卷积神经网络（CNN）中，Softmax 通常用于最后一层，处理多分类问题。通过将全连接层的输出（各类别的“原始分数”）经过 Softmax 转换为概率，可以直观地确定模型对每个类别的信心。例如，在手写数字识别任务中，Softmax 的输出概率可用于确定模型对数字类别的预测结果。
激活函数---softmax
xys430381_1的专栏
12-20 508
softmax 小白都能看懂的softmax详解 转载自：https://blog.youkuaiyun.com/bitcarmanlee/article/details/82320853
【漫话机器学习系列】146.Softmax 激活函数（Softmax Activation Function）
IT古董
03-18 2657
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。
机器学习中的数学——激活函数（七）：Softmax函数
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冯·诺依曼
10-06 13万+
Softmax函数是用于多类分类问题的激活函数，在多类分类问题中，超过两个类标签则需要类成员关系。对于长度为KKK的任意实向量，Softmax函数可以将其压缩为长度为KKK，值在[0,1][0,1][0,1]范围内，并且向量中元素的总和为1的实向量。 Softmax(x)=exi∑iexi\text{Softmax}(x)=\frac{e^{x_i}}{\sum_ie^{x_i}}Softmax(x)=∑i​exi​exi​​ Softmax函数与正常的max函数不同：max函数仅输出最大值，但Softma
激活函数-softmax
后端博客，UE博客，数据库博客，C++博客，数字孪生应用，Python（小工具，爬虫等），没事儿写写AI的博客，算法博客，不定时更新
07-06 530
激活函数：softmax
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 4510
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...
Softmax 激活函数
qq_40794377的博客
04-23 721
https://blog.youkuaiyun.com/Softdiamonds/article/details/80101440
闲谈神经网络softmax激活函数
sunhaoran98的博客
04-20 2108
（首先说明一下我只是个大四在读学生，在自学深度学习，期间遇到很多问题，通过各种资料解开了疑问。写这篇博客的目的是加深对理论的理解，同时也希望能给和我一样存在疑问的初学者一些参考。所以请各位大佬在看到错误的时候指出来，不胜感激！） 学过深度学习的小伙伴们想必对神经网络的工作原理都有所了解。这里拿用于分类的神经网络举例。它通过一层层神经元，将输入的数据不断进行特征提取，将数据映射成一列概率值，并由这个...
softmax激活函数与softmax损失函数
weixin_44646187的博客
08-27 5017
解决办法是先对每个元素进行指数操作，全部转换为正数，然后再用刚才的方法得到每个类别的概率。softmax 函数将每个单元的输出压缩到 0 和 1 之间，是标准化输出，输出之和等于 1。在二分类任务中，输出层使用的激活函数为 sigmoid，而对于多分类的情况，就需要用到softmax 激活函数给每个类都分配一个概率。多分类的情况下，神经网络的输出是一个长度为类别数量的向量，比如输出是(1,1,2)，为了计算概率，可以将其中的每个除以三者之和，得到 (0.25, 0.25, 0.5)。...
SoftMax激活函数
07-15
Softmax 是一个常用于神经网络输出层的激活函数，特别适用于**多分类任务**。它的作用是将一组实数（logits）转换为一个概率分布，使得输出值可以被解释为每个类别的**预测概率**。 --- ## Softmax 函数定义 给定...
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