（转）softmax求导写的最清晰最清楚的版本

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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。
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 2321
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 1241
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...
Softmax求导
亲亲Friends的博客
04-22 931
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{
神经网络之Softmax激活函数求导过程。
最新发布
FOW_jwkq的博客
10-13 327
Softmax函数常用于多分类神经网络的输出层，将实数向量映射为概率分布。给定输入向量z∈??，第i个元素的输出为：\sigma(z)其中分母为所有指数项的和，确保输出值在(0,1)范围内且总和为1。
softmax求导
OraNgeGreEn的博客
12-03 172
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.
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
01-29 898
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。 ...
线性多类分类：感知机、Softmax与交叉熵损失函数详解
### 线性多类分类：感知机、Softmax与交叉熵损失函数详解 #### 1. 多类分类与感知机 在多类分类问题中，除了常见的一对多（One-versus-All，OvA）方法，还可以采用同时训练所有分类器的方式，直接满足融合规则。...
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 1161
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。
Softmax函数求导
I good vegetable a!
11-12 4184
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： ...
【深度学习】：超详细的Softmax求导
热门推荐
bqw的博客
10-18 1万+
softmax的导数
entropyDJ的博客
12-22 854
softmax的原函数为： S(xi)=exiex0+ex1+...+exn=exi∑j=0nexj S(x_i)=\frac{e^{x_i}}{e^{x_0}+e^{x_1}+...+e^{x_n}} =\frac{e^{x_i}}{\sum_{j=0}^{n}e^{x_j}} S(xi​)=ex0​+ex1​+...+exn​exi​​=∑j=0n​exj​exi​​ 和普通的函数有点不太一样...
关于Softmax求导
zhzhx0318的专栏
12-31 801
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 7469
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
基于BP神经网络的手写数字识别MATLAB实现
激活函数方面，隐含层常选用Sigmoid或Tanh函数，而现代改进版本也可能使用ReLU函数以加快训练速度；输出层多采用Softmax函数实现概率化输出，便于后续分类决策。 反向传播算法是整个系统的核心训练机制。它基于梯度...
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