argmax与max的区别

最新推荐文章于 2025-03-22 13:47:50 发布

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分类专栏：数学公式文章标签：机器学习

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argmax与max

argmax与max的区别

argmax是指取最大值参数的意思，max是函数的最大值

例如

$max_yp(y|x)$ 是指当y取特定值时 $p (y ∣ x)$ 的最大值
而 $argmax_yp(y|x)$ 是指当 $p (y ∣ x)$ 取最大值是对应的y的值

扩展：在模式识别中条件概率 $p (y ∣ x)$ 又称为后验概率
$p(y|x)=\frac{p(x,y)}{p(x)}$

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Argmax与SoftArgmax

AI天才研究院

06-26

4918

在编程时，有时候需要返回一个张量最大值所在的维度序号（如分类任务中返回概率最大的类别编号、定位任务中返回概率最大的空间坐标编号），此时需要用到。函数是不可导的，在构建网络时无法反向传播梯度。在实际构建网络时通常使用。的三维空间张量寻找其最大值对应的坐标，返回尺寸为。对于张量中的每一个位置。参数指定是否保持原张量的维度。参数指定寻找最大值的维度，

【torch.argmax与torch.max详解】

NorthSmile的博客

10-03

3927

方式一，即不指定dim时，默认将张量展开成一维张量，然后返回对应的下标；方式二，即指定dim时，沿着指定的dim维进行选择，输出结果由剩下的维度组成，比如原始维度为H,W，若指定dim=0（即H维),则输出结果由W个元素构成；2）如果有多个最大值则返回第一个最大值的下标；3）返回torch.max函数指定dim时返回的第二个值；

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pytorch中max和argmax

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06-30

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max和argmax名字上看起来很相似但是却大有不同 max_num,index = torch.max(tensor,dim=?)会在指定的维度上返回最大的数以及其索引如下 b = torch.tensor([[[3, 2], [1, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) print(b) max_num,index = torch.max(b,dim=2) print(max_num) print(index) 输出： tensor([[[3, 2], [1,

跟着StatQuest学知识04-ArgMax、SoftMax和交叉熵

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dianqi7184的专栏

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argmax 与 max 的区别

tangxianyu的博客

04-12

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argmax()函数和max()函数区别

软件工程小施同学的专栏

01-25

1785

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07-14

`argmax`与`max`函数密切相关但功能不同。`max(X)`返回数组`X`中的最大值，而`argmax(X)`则返回最大值的位置。在某些场景下，两者结合使用能提供更全面的信息。 5. **注意事项**： - 如果数组中存在多个相同的...

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04-26

ARGMAX是一个专注于结构化模型的开源软件库，它主要提供了条件随机场（CRF）和结构支持向量机（SSVM）的实现。这两个模型在机器学习领域，特别是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）中，有着广泛的应用。 **...

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erinchen92的专栏

10-29

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10-04

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max(x)和argmax(x)都是取最大值的意思。但是，两者的意思是不一样的。比如:max⁡ip(i∣j)\mathop {\max }\limits_i p(i|j)imaxp(i∣j)中指的是当i取得特定值时p(i∣j)p(i|j)p(i∣j)取得最大值。而arg⁡max⁡ip(i∣j)\mathop {\arg \max }\limits_i p(i|j)iargmaxp(i∣j)指的是当p(i∣j)p(i|j)p(i∣j)取得最大值时对应i的值。 ...

argmax()、max()介绍

干就完了！！！

03-28

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np.argmax() 与max() 区别

Damien_J_Scott的博客

07-04

280

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argmax和max都是数学和计算机科学中常见的函数，但在不同的上下文中有着不同的用途。 1. **max**函数：它通常用于找出一组数值中的最大值。例如，在Python中，`max()`可以接收一系列数字作为输入，并返回其中的最大值。如果你想要找到一维数组中的最大元素及其索引，可以用`numpy`库的`np.argmax()`函数，它返回的是最大值对应的下标。 2. **argmax**函数：这是`max`的变体，它不仅返回最大值，还返回使得该值最大的那个元素的索引。在上述提到的`numpy`中，`argmax()`就是这样一个函数，当你提供一维数组时，它会告诉你最大值位于数组中的哪个位置。举个例子： ```python import numpy as np numbers = [10, 5, 20, 15] max_value = max(numbers) # 返回20，最大值 index_of_max = np.argmax(numbers) # 返回2，对应最大值的位置 print(f"最大值是 {max_value}，其索引是 {index_of_max}") ```