softmax函数

最新推荐文章于 2025-04-10 16:33:23 发布
最新推荐文章于 2025-04-10 16:33:23 发布
阅读量213 收藏
点赞数
分类专栏： 函数 文章标签： 算法
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/DAN_L/article/details/106978626
版权

softmax模型可以用来给不同的对象分配概率
在这里插入图片描述
比如输出结果为[1,5,3]
e1 = 2.718
e3 = 20.086
e5 = 148.413
e1+e5+e3 =171.217
在这里插入图片描述

scatter绘制散点图示例
Mulanshine的博客
11-02 2941
scatter绘制散点图示例
一分钟理解softmax函数（超简单）
热门推荐
L.Z.的博客
11-28 39万+
做过多分类任务的同学一定都知道softmax函数。softmax函数，又称归一化指数函数。它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。下图展示了softmax的计算方法： 下面为大家解释一下为什么softmax是这种形式。 首先，我们知道概率有两个性质：1）预测的概率为非负数；2）各种预测结果概率之和等于1。 softmax就是将在负无穷到正无...
softmax函数详解
wfengzi5的博客
10-26 2653
softmax的理解 1.什么是softmax? 我们知道Logistic回归只能进行二分类，因为它的随机变量的取值只能是0或者1，那么如果我们面对多分类问题怎么 办？比如要将一封新收到的邮件分为垃圾邮件，个人邮件，还是工作邮件；根据病人的病情预测病人属于哪种病；对于 诸如此类问题都涉及到多分类，那么今天要讲的softmax回归能解决这类问题。 softmax的输出向量其实就是概率，为样本在某个类...
softmax 函数
qq_44773032的博客
12-09 398
该函数通常的意义为对向量进行归一化，凸显其中最大的值并抑制远低于最大值的其他分量。之间，并且所有元素的和为1。输出向量拥有最大的权重的项对应着输入向量中的最大值。Softmax函数，或称归一化指数函数，它能将一个含任意实数的K维的向量。,对应的Softmax函数的值为。中，使得每一个元素的范围都在。“压缩”到另一个K维实向量。
Softmax函数
杨航的专栏
08-06 518
在多分类问题中，每个类别都会得到一个在0到1之间的概率值，这些概率值的总和为1。在这个例子中，`softmax` 函数首先计算输入向量 `z` 中每个元素的指数，然后计算所有指数的和，最后用每个元素的指数除以这个和，得到每个类别的概率。使用 `stable_softmax` 函数代替之前的 `softmax` 函数可以避免在处理非常大数值时可能出现的数值不稳定问题。其中，\( e^{z_i} \) 是 \( z_i \) 的指数，分母是所有指数的和，确保了所有概率之和为1。# 计算所有指数的总和。
SoftMax函数
SisterRu的博客
07-31 1259
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函数介绍
jiang_changsheng的博客
01-20 2690
在训练神经网络时，通常将Softmax函数应用于网络的最后一层，将网络的输出转换为类别概率。当使用Python和PyTorch来实现Softmax函数时，可以使用PyTorch提供的torch.nn.functional模块中的softmax函数来实现。由于Softmax函数的性质，输出的概率值总和为1，且每个概率值介于0和1之间。在本例中，我们将在维度0上进行Softmax计算，即对输入向量的每个元素进行Softmax。，它包含了Softmax函数计算后得到的每个类别的概率。进行Softmax转换。
一文详解Softmax函数
u013250861的博客
03-06 2363
提到二分类首先想到的可能就是逻辑回归算法。逻辑回归算法是在各个领域中应用比较广泛的机器学习算法。逻辑回归算法本身并不难，最关键的步骤就是将线性模型输出的实数域映射到[0, 1]表示概率分布的有效实数空间，其中Sigmoid函数刚好具有这样的功能。sigmoid激活函数例如使用逻辑回归算法预测患者是否有恶性肿瘤的二分类问题中，输出层可以只设置一个节点，表示某个事件A发生的概率为 𝑃(𝐴|𝑥) ，其中x为输入。
激活函数篇 04 —— softmax函数
Software Engineer、Artificial Intelligent
02-10 1298
将模型的输出转换为概率分布，使得模型能够输出每个类别的概率值。Softmaxai​∑j1n​eaj​eai​​其中，ai​是输入向量中的第i个元素，n是输入向量的长度。将输入向量中的每个元素转换为一个概率值，使得所有输出的概率值之和为 1。这样，Softmax 函数可以将模型的输出解释为一个概率分布，从而方便地进行多分类任务。在零点不可微，负输入的梯度为零，会产生永不激活的死亡神经元。复杂度可能会有点高，因为要做求和。
采用软硬件协同设计的SoftMax函数的FPGA实现.pdf
07-13
标题《采用软硬件协同设计的SoftMax函数的FPGA实现》指明了本文探讨的主题是将SoftMax函数在FPGA上通过软硬件协同设计的方法来实现。SoftMax函数是人工智能领域，特别是深度学习中的一个重要算法，通常用于多分类...
Softmax函数原理及Python实现过程解析
09-16
Softmax函数是机器学习和深度学习领域中一种重要的激活函数，尤其在多分类问题中扮演着关键角色。它能够将一组实数值转化为概率分布，确保每个类别的概率和为1，使得模型的输出更加符合实际场景的需求。 ## Softmax...
关于tensorflow softmax函数用法解析
09-16
### TensorFlow Softmax函数详解 #### 一、Softmax函数简介 在深度学习中，Softmax函数是一种常用的激活函数，主要用于将原始数据转换成概率分布的形式，通常被应用于多分类问题的最后一层神经网络中。在...
【力扣hot100题】（073）数组中的第K个最大元素
s478527548的博客
04-09 614
当左指针在右指针左边时，移动左指针到第一个大于mid的位置，移动右指针到第一个小于mid的位置，若左指针在右指针左边，则交换两者元素，循环以上。循环最终结果：左指针指向从左往右第一个大于mid的元素，右指针指向从右往左第一个小于mid的元素，且左指针不在右指针左边。（选择排序做法）继续递归右指针往右部分的数组和右指针往左部分的数组。（这道题做法）若右指针的位置在k右边，则递归右指针往左部分，否则递归右指针往右部分。初写时犯了不少错误，也有很多问题：错误一：最后将mid移至left的位置。
棋盘问题（DFS）
m0_74995784的博客
04-06 895
在一个给定形状的棋盘（形状可能是不规则的）上面摆放棋子，棋子没有区别。要求摆放时任意的两个棋子不能放在棋盘中的同一行或者同一列，请编程求解对于给定形状和大小的棋盘，摆放 kk 个棋子的所有可行的摆放方案数目 CC。
算法刷题记录——LeetCode篇(1.8) [第71~80题](持续更新)
最新发布
weixin_42826353的博客
04-10 963
LeetCode71-80个人刷题总结。
算法篇（八）【递归】
原来是猿的成长足迹
04-08 779
什么是递归？递归就是自己调用自己
二叉树——队列bfs专题
xsc2004zyj的博客
04-06 550
我们之前遇到过二叉树的层序遍历，只需要用队列先进先出的特性就可以达到层序遍历的目的。而这里不是二叉树，也就是说让节点的孩子入队列时不仅仅是左右孩子了，而是它的所有孩子。而我们看这棵多叉树的构造，它的孩子是存储在数组中的。所以我们在让孩子入队时只需要依次让数组中的所有节点入队列即可。而这道题的要求是返回一个二维数组，数组的元素就是每一层的层序遍历结果。
代码随想录算法训练营Day32| 完全背包问题（二维数组 & 滚动数组）、LeetCode 518 零钱兑换 II、377 组合总数 IV、爬楼梯（进阶）
修炼途中的所见所闻，所思所想。
04-06 1387
代码随想录算法训练营第三十二天，完全背包问题！
Softmax 函数
01-08
### Softmax函数的概念 Softmax函数是一种常用于多分类问题的激活函数，在神经网络的最后一层广泛应用。该函数能够将输入转换成概率分布的形式，使得输出可以解释为各个类别的预测概率[^2]。 对于给定的一组实数值...
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