（转）softmax求导写的最清晰最清楚的版本

最新推荐文章于 2025-04-27 21:56:52 发布
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分类专栏： kaggle
博客提供了softmax求导最清晰版本的内容链接，softmax求导在信息技术领域的机器学习等方面有重要应用，能帮助理解相关算法原理。

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自然语言处理基础知识入门(二) Word2vec模型，层次softmax，负采样算法详解
WANGYANG的博客
04-02 2177
在上一篇博文中，详细探讨了NLP（自然语言处理）领域中两个核心技术：基于统计的N-gram模型与基于深度学习的NNLM（神经网络语言模型）。阐明了N-gram模型在处理单词时倾向于将它们视为孤立的单位(独热编码)，这种方法可能忽略了单词之间在某些层面上的相似性，从而在语义理解方面有所不足。这些模型主要依赖于对统计信息的聚合。为了克服这些局限性并赋予词向量丰富的语义信息，可以利用深度神经网络。通过利用目标词语之前的词向量去预测它本身，这种方法成功地为词向量赋予了包含语义信息的能力。
AI编程语言：提示词的革命与未来
AI天才研究院
12-20 1118
1.1 AI编程语言的起源与发展1.2 AI编程语言的核心概念1.3 AI编程语言的主要类型1.4 AI编程语言的未来趋势1.5 本章小结随着人工智能技术的飞速发展，AI编程语言逐渐成为开发者们关注的焦点。AI编程语言不仅是人工智能技术实现的核心工具，也是未来编程语言发展的重要方向。本章节将探讨AI编程语言的起源与发展，以及其在人工智能与编程语言的关系中的应用。强化学习是一种通过试错和反馈进行学习的方法。
softmax求导过程详解
09-26
使用于想要了解softmax的人群
Softmax求导
亲亲Friends的博客
04-22 827
softmax的方程为： p=softmax(z) where pi=ezi∑j=1kezjfor i=1,⋯ ,k. \boldsymbol{p}=\text{softmax}(\boldsymbol{z})\, \text{where}\, p_i=\frac{e^{z_i}}{\sum^k_{j=1}e^{z_j}} \text{for}\, i=1,\cdots,k . p=softmax(z)wherepi​=∑j=1k​ezj​ezi​​fori=1,⋯,k. 上式中p\boldsymbol{
softmax求导
OraNgeGreEn的博客
12-03 155
输入softmax的向量为输出为 对求导时： ①i=j ②i!=j时 交叉熵对求导为.
Softmax函数求导
I good vegetable a!
11-12 4129
来源：https://blog.youkuaiyun.com/zt_1995/article/details/62227603 其实整个推导，上面这个图片已经介绍得十分清楚了，但是仍有很多小步骤被省略掉了，我会补上详细的softmax求导的过程： ...
第3章3.1节-线性回归【深度学习基础】--动手学深度学习【Tensorflow2.0版本】
土豆洋芋山药蛋的博客
01-29 792
项目地址：https://github.com/TrickyGo/Dive-into-DL-TensorFlow2.0 UC 伯克利李沐的《动手学深度学习》开源书一经推出便广受好评。很多开发者使用了书的内容，并采用各种各样的深度学习框架将其复现。 现在，《动手学深度学习》书又有了一个新的复现代码版本——TensorFlow2.0 版，短时间内成为了github上千star项目，欢迎关注。 ...
神经图灵机增强AI长期规划推理的新方法探索
AI天才研究院
03-21 1070
在当今人工智能领域，长期规划推理能力是衡量AI智能水平的重要指标之一。传统的神经网络在处理长期依赖和复杂规划任务时存在一定的局限性，而神经图灵机（Neural Turing Machine，NTM）作为一种结合了神经网络和外部记忆机制的模型，为解决这些问题提供了新的思路。本文的目的在于探索如何利用神经图灵机增强AI的长期规划推理能力，详细介绍相关的理论知识、算法原理、实际应用以及未来发展方向。范围涵盖了神经图灵机的基本概念、核心算法、数学模型、项目实战等多个方面，旨在为读者提供一个全面且深入的技术视角。
深度剖析 Gemini：如何改变 AIGC 领域的游戏规则
最新发布
AI天才研究院
04-27 631
随着人工智能技术的飞速发展，AIGC（人工智能生成内容）领域成为了科技界的焦点。Gemini 作为谷歌推出的新一代大型语言模型，具有强大的性能和多模态处理能力，有望给 AIGC 领域带来巨大的变革。本文的目的在于全面深入地剖析 Gemini，探讨其技术原理、应用场景以及对 AIGC 领域游戏规则的影响。范围涵盖了 Gemini 的核心概念、算法原理、数学模型、实际应用等多个方面。本文将按照以下结构展开：首先介绍核心概念与联系，让读者对 Gemini 有一个初步的认识；
softmax 目标函数及导数
05-04
sofmtax前向传播及反向传播过程，后续只需通过外部优化算法进行迭代计算即可。
softmax及其求导过程
ZJE
09-08 1万+
1.softmax softmax多用于多分类问题，它会把网络的输出变成概率，公式如下： softmax一般会和交叉熵结合在一起，因为交叉熵的输入是概率，而softmax就可以把网络的输出变成对应等比例的概率。 2.softmax求导过程： 假设求导时，有如下x： s 为网络输出，第一个输出节点为，第二个为，以此类推第 i 个输出节点为...
【深度学习】：超详细的Softmax求导
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bqw的博客
10-18 1万+
关于Softmax求导
zhzhx0318的专栏
12-31 773
这篇文章讲的笔记透彻，先记下来。 https://www.jianshu.com/p/ffa51250ba2e
softmax及函数求导
ywm_up
09-22 7335
softmax 1. 概念 softmax 的核心在于 soft，而 soft 有软的含义，与之相对的是 hard 硬。很多场景中需要我们找出数组所有元素中值最大的元素，是指上都是求的 hardmax。 softmax 定义： softmax(zi)=ezi∑j=1nezj softmax(z_i) = \frac{e^{z_i}}{\sum^n_{j=1}e^{z_j}} softmax(zi​)=∑j=1n​ezj​ezi​​ 其中，ziz_izi​ 为第i个结点的输出值，n为输出结点的个数，即分类的类
【深度学习】softmax 函数求导
gaocui883的博客
04-22 446
def _bwd(self,dLdy,X): dX = [] for dy,x in zip(dLdy, X): dxi = [] for dyi, xi in zip(*np.atleast_2d(dy, x)): # 用xi 计算yi. # 梯度：当i=j : yj - yj yj， 当i \= j : -yj yj # dyi,xi 都是矩阵，1 n_o..
jupyter notebook写pytorch代码
02-27
上述代码展示了如何在一个完整的训练周期中对指定轮次（epochs）内的每个批次(batch size)进行正向传播(forward pass)，反向求导(back propagation)，以及梯度下降(update weights). 这只是冰山一角而已哦~ 更多...
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