Softmax公式

最新推荐文章于 2025-08-02 09:23:12 发布
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博客围绕Softmax公式展开，但具体内容缺失。Softmax公式在信息技术领域常用于机器学习等场景，可将一组实数转换为概率分布，在分类问题中有重要应用。

Sigmoid和Softmax的区别？Softmax的公式？
优快云 精品推荐
08-08 392
尽管Sigmoid函数在某些情况下存在梯度消失问题，并且在输入远离0时饱和，但它在某些场景仍然有用，特别是在输出需要映射到0和1之间，且输入较小的情况下。其中，(x_i) 是输入向量的第 (i) 个元素，(N) 是类别的数量。需要注意的是，如果只是对神经网络的输出进行分类预测，不需要具体的概率值，可以使用具有更高计算效率的 argmax 操作来选择最可能的类别，而不必使用Softmax函数。Sigmoid函数和Softmax函数都是常用的激活函数，用于神经网络中的不同场景，有不同的特点和应用。
softmax函数
这个函数可导的博客
03-31 7004
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。
神经网络之softmax函数
Answer3664的博客
06-15 8651
1.什么是softmax函数： 首先给出softmax函数的公式： 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。softmax函数的分子是输出层输入信号的指数函数，分母是所有输入信号的指数函数的和。 "soft" because still assigns some probability to smalles...
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
SisterRu的博客
07-31 1713
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函数公式详解
最新发布
Kent_Li的博客
08-02 1699
实际应用中，为提高数值稳定性，常先对输入向量减去最大值（如 ( z_{\text{max}} = \max(z) )），以避免指数运算导致的溢出问题。Softmax还支持温度参数T调节分布平滑度：当T > 1时输出更平缓（用于模型蒸馏），T < 1时更偏向最大值类别。Softmax函数主要用于多分类问题的输出层，将任意实数向量转换为概率分布，确保所有输出值在0到1之间且总和为1。其中，分子 ( e^{z_i} ) 是指数运算，用于放大输入值之间的差异，使较大值更突出；
softmax公式
05-31
### Softmax公式及其在机器学习中的定义与使用 Softmax函数是一种将实值向量转换为概率分布的数学工具，广泛应用于机器学习中的多分类问题。其核心功能是将模型输出的未归一化分数（logits）转换为一个概率分布，...
softmax 公式
07-28
softmax 公式是一种常用的激活函数，通常用于多类别分类问题。它将一个向量的元素转化为一个概率分布。 给定一个具有 n 个元素的向量 x = [x1, x2, ..., xn]，softmax 公式如下： softmax(x) = [e^(x1)/Z, e^(x2)/...
attention中softmax公式dk
05-24
### 注意力机制中的Softmax公式与dk缩放因子 在注意力机制中，`dk` 是一个重要的参数，用于调整点积注意力（dot-product attention）的数值稳定性。具体来说，在计算注意力权重的过程中，点积的结果可能会随着 `dk`...
softmax公式推导
04-30
Softmax公式的推导可以分为以下几步： 1. 假设有K个类别，每个类别的得分分别为 $s_1, s_2,..., s_K$，其中 $s_i$ 表示第i个类别的得分。对于给定的K个得分，我们想要将它们转化为刻画类别的概率分布。 2. 首先...
【ML】softmax公式
学无止境、积少成多、厚积薄发
11-20 1355
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函数计算详解
发几十块的吧
10-15 3460
Softmax函数计算详解。
softmax 介绍 + 公式 + 代码
JY丫丫
10-11 4万+
softmax定义 在数学，尤其是概率论和相关领域中，归一化指数函数，或称Softmax函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维向量z“压缩”到另一个K维实向量σ(z)中，使得每一个元素的范围都在(0,1)之间，并且所有元素的和为1。该函数多于多分类问题中。 归一化指数函数，或Softmax函数，实际上是有限项离散概率分布的梯度对数归一化。因此，Softmax函数在包括 多项逻辑回归...
Softmax公式及梯度计算
阿辉的博客
07-11 1万+
softmax是一个多分类器，可以计算预测对象属于各个类别的概率。 公式 yi=S(z)i=ezi∑j=1Cezj，i=1,...,Cy_i=S(\boldsymbol{z})_i = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^{C}e^{z_j}}，i=1,...,Cyi​=S(z)i​=∑j=1C​ezj​ezi​​，i=1,...,C z\boldsymbol{z}z是上一层的输...
softmax的公式推导
howard789的博客
06-27 704
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
干货 | 浅谈 Softmax 函数
zandaoguang的博客
03-26 1645
点击上方“视学算法”，马上关注真爱，请设置“星标”或点个“在看”来自 | 知乎 作者 |LinT链接丨https://zhuanlan.zhihu...
机器学习- softmax激活函数
Jiana_Feng的博客
11-02 3578
softmax函数 softmax函数，一般用于多分类的问题上，将多个神经元的输入，映射在（0，1）之间。可以当作概率的计算。这一点跟sigmoid函数相似。 softmax的计算公式为： Si=ei∑j=1nejS_i = \frac{e^i}{\sum_{j=1}^n e^j}Si​=∑j=1n​ejei​ 【值得关注的是: ∑i=1nSi=1\sum_{i=1}^n S_i = 1∑i=1n​Si​=1】 相当于每个神经元的exp值 除上 所有神经元的exp值总和。 举个简单的例子。 输入三个神经元的
Softmax函数
qq_24690701的博客
08-21 535
一、Softmax函数 在数学，尤其是概率论和相关领域中，Softmax函数，或称归一化指数函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维向量  “压缩”到另一个K维实向量  中，使得每一个元素的范围都在  之间，并且所有元素的和为1。 该函数的形式通常按下面的式子给出：                                                         ...
一文彻底搞懂 Softmax 函数，数学原理分析和 PyTorch 验证
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qq_43799400的博客
06-14 5万+
Softmax 函数的数学原理分析和 PyTorch 使用
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