实现 JavaScript 中的 Softmax 函数算法

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本文介绍了如何在JavaScript中实现Softmax函数,该函数常用于多类别分类问题,将实数向量转换为概率分布。文章详细阐述了Softmax的定义,并提供了相应的JavaScript代码示例,展示了如何对输入向量进行指数运算、求和并归一化得到概率分布。Softmax函数在深度学习的多类别分类中具有广泛应用。

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实现 JavaScript 中的 Softmax 函数算法

Softmax 函数是一种常用的激活函数,通常用于多类别分类问题。它将一组实数转换为表示概率分布的向量,使得每个元素都在 0 和 1 之间,并且所有元素的和为 1。在本文中,我们将详细介绍如何在 JavaScript 中实现 Softmax 函数算法,并提供相应的源代码。

Softmax 函数的定义如下:

softmax(x) = exp(x) / sum(exp(x))

其中,x 是一个包含实数的向量。Softmax 函数通过先对向量中的每个元素进行指数运算,然后将结果除以所有指数的和来计算每个元素的概率。

下面是实现 Softmax 函数算法的 JavaScript 代码:

function softmax(x) {
   
   
  // 计算指数运算后的向量
  var exps 
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