python表示softmax函数

最新推荐文章于 2025-06-15 11:53:48 发布

嘿嘿哈嘻

最新推荐文章于 2025-06-15 11:53:48 发布

阅读量464

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：小技巧文章标签： python softmax

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/adaadadsa/article/details/106450095

小技巧专栏收录该内容

62 篇文章

订阅专栏

本文介绍了一个使用Python和NumPy实现的Softmax函数。该函数首先通过指数函数转换输入向量中的每个元素，然后将所有元素归一化为概率分布，确保了输出向量中各元素之和等于1。这一过程在神经网络的输出层中非常关键，用于将原始分数转化为概率预测。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import numpy as np


def softmax(v : [int]):
    l1 = list(map(lambda x: np.exp(x), v))
    return list(map(lambda x: x / sum(l1), l1))

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

嘿嘿哈嘻

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

python softmax函数

jacke121的专栏

03-05

8209

import math z = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 1.0, 2.0, 3.0] z_exp = [math.exp(i) for i in z] print(z_exp) # Result: [2.72, 7.39, 20.09, 54.6, 2.72, 7.39, 20.09] sum_z_exp = sum(z_exp) print(sum_z_ex...

Python实现Softmax函数功能

持续更新

09-20

797

它将一组实数转换为概率分布，使得每个元素的输出值介于0和1之间，并且所有输出值的和为1。然后，我们定义了一个名为softmax的函数，它接受一个实数向量x作为输入，并返回Softmax函数的计算结果。在这个例子中，输出结果是一个包含三个概率值的向量，它们表示输入向量x中每个元素属于各个类别的概率。其中，x是一个实数向量。Softmax函数首先对向量x中的每个元素进行指数运算，然后将指数运算结果归一化，使得所有元素的和为1。最后，我们将指数运算结果除以分母，得到归一化后的Softmax函数输出。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

如何用Python计算Softmax？

weixin_34088838的博客

08-23

503

Softmax函数，或称归一化指数函数，它能将一个含任意实数的K维向量z“压缩”到另一个K维实向量\(\sigma{(z)}\)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。该函数的形式通常按下面的式子给出： \[ \sigma{(z)_j}=\frac{e^{z_j}}{\sum_{k=1}^{K} e^{z_k}} \quad for \, j = 1, ..., K\] ...

深度学习一些基础笔记

热门推荐

AI吃大瓜的博客

03-03

3万+

Python实现softmax函数： PS：为了避免求exp(x)出现溢出的情况，一般需要减去最大值。 # -*-coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np def softmax(x, axis=1): # 计算每行的最大值 row_max = x.max(axis=axis) ...

用python实现softmax函数

itdeng2000的博客

07-22

967

例如,在图像分类、文本分类等多分类问题中,我们希望网络能够输出每个类别的概率,以便于选择预测类别。比如，区分图像中的人是男性还是女性的问题就是分类问题。比如，根据一个人的图像预测这个人的体重的问题就是回归问题（类似“57.4kg”这样的预测）。2、例如,在图像分类任务中,softmax函数可以将模型输出的 K 维特征向量转换为 K 个类别的概率分布,从而预测图像属于哪个类别。在深度学习中,softmax函数通常用作输出层的激活函数,将模型的输出转换为概率分布。并且，softmax。函数的输出值的总和是1。

Python Softmax 函数的实现算法详解及源码

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

08-13

292

其中一个缺点是它对输入的值比较敏感，当输入的值较大或较小时，输出的概率趋于极端值（接近0或1），这可能导致网络的训练变得不稳定。此外，由于指数函数的计算比较复杂，Softmax函数的计算在某些情况下可能会引起数值稳定性问题。其中一个缺点是它对输入的值比较敏感，当输入的值较大或较小时，输出的概率趋于极端值（接近0或1），这可能导致网络的训练变得不稳定。其中一个缺点是它对输入的值比较敏感，当输入的值较大或较小时，输出的概率趋于极端值（接近0或1），这可能导致网络的训练变得不稳定。这对于多分类问题非常有用。

python- Softmax函数详解与代码案例

jiang_changsheng的博客

02-02

3700

Softmax函数的关键特点是它可以将原始的实数向量转换为概率向量，其中每个元素表示对应类别的概率。Softmax函数的关键特点是它可以将原始的实数向量转换为概率向量，其中每个元素表示对应类别的概率。我们想要计算每个类别的概率。通过Softmax函数，我们将原始的实数向量转换为了概率向量，使得我们可以对各个类别进行概率计算和分类。这意味着类别1的概率为0.665，类别2的概率为0.244，类别3的概率为0.090。这意味着类别1的概率为0.665，类别2的概率为0.245，类别3的概率为0.090。

Softmax函数原理及Python实现过程解析

09-16

在Python中，我们可以使用NumPy库来实现Softmax函数。以下是一个简单的实现示例： ```python import numpy as np def softmax(x): """ Softmax函数实现参数： x --- 一个二维矩阵, m * n, 其中m表示向量个数...

Python中实现Softmax函数的方法及分析

qq_29715355的博客

06-10

724

在机器学习，特别是深度学习的分类任务中，Softmax函数是一个常用的激活函数。它能将一组实数转换为概率分布，使得所有输出值的和为1，这样可以方便地表示每个类别对应的概率。Softmax函数的数学定义为：对于输入向量Y，其第i个元素的Softmax值Syi为∑jeyjeyi，其中e是自然常数，j是输入向量Y的列数。

python 实现 softmax

luoganttcc的博客

11-02

602

# -*-coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np def softmax(x, axis=1): # 计算每行的最大值 row_max = x.max(axis=axis) # 每行元素都需要减去对应的最大值，否则求exp(x)会溢出，导致inf情况 row_max=row_max.reshape(-1, 1) x = x - row_max # 计算e的指数次幂

python实现softmax回归

08-26

softmax回归的python源码，用python和tensorflow实现softmax回归

python编写softmax函数、交叉熵函数实例

12-17

python代码如下： import numpy as np # Write a function that takes as input a list of numbers, and returns # the list of values given by the softmax function. def softmax(L): pass expL = np.exp(L) sumExpL = sum(expL) result = [] for i in expL: result.append(i*1.0/sumExpL) return result python编写交叉

【python】实现softmax

florrie

03-07

3938

python实现softmax

python 之softmx 函数

牛牛博士博客

11-05

1793

python 之softmx 函数

softmax函数用Python写

weixin_35756690的博客

02-15

1328

softmax 函数在 Python 中可以用以下代码实现： import numpy asnp def softmax(x): return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) 上面的代码使用了 Numpy 库来实现对向量 x 进行 softmax 计算。其中，np.exp(x) 计算了 x 中每一个元素的指数，np.sum(np.exp(x)...

Softmax代码实现（Python，附测试）

To_be_thinking的博客

09-20

2745

import numpy as np import math from matplotlib import pyplot as plt from sklearn import datasets #计算假设的“相对概率”分布,注意防止指数运算数据溢出 dataset: m*(n+1) theta: k*(n+1) m：样本数 n：特征数 k：标签类别数 def Hypothes...

SOFTMAX 的python实现

AlexZhang67的博客

07-12

1813

softmax 的python实现softmax的原理可以在很多地方看见，这里就不详述了。这份代码采用SGD得到theta，有点麻烦的就是梯度公式如何计算，我觉得这里讲的还比较详细数据集以前看过一本Neural Network and Deep Learning，这里面的例子使用的是mnist，并且作者已经写好data_loader，于是我就直接用了作者的 data_loader. 数据是手写字

softmax函数用Python写,并举例

weixin_42591908的博客

02-16

313

Softmax 函数可以用 Python 来实现，下面是一个简单的例子：def softmax(x): return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) x = np.array([2.0, 1.0, 0.1]) output = softmax(x) print(output) ...

Python绘制Softmax函数

03-09

### 绘制 Softmax 函数曲线为了绘制 Softmax 函数的曲线，可以采用 Python 中 `numpy` 和 `matplotlib` 库来完成此任务。Softmax 函数通常用于多分类问题中的概率分布转换，在给定一组输入值的情况下，将其映射至 (0, 1) 范围内的概率值。定义 Softmax 函数如下： ```python def softmax(x): e_x = np.exp(x - np.max(x)) # 防止数值溢出 return e_x / e_x.sum(axis=0) ``` 创建一系列测试数据点并应用上述函数计算对应的输出值[^1]。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def softmax(x): e_x = np.exp(x - np.max(x)) return e_x / e_x.sum() x = np.linspace(-10, 10, 200) # 将一维数组扩展成二维矩阵形式以适应softmax处理多个样本的情况 X_matrix = x.reshape((-1, 1)) Y_matrix = softmax(X_matrix).reshape((len(x), )) plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(x, Y_matrix, label='Softmax') plt.title('Softmax Function Curve') plt.xlabel('Input Value') plt.ylabel('Output Probability') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() ``` 注意这里对原始代码进行了调整，因为直接将一维数组传递给 Softmax 可能会导致形状不匹配的问题；通过重塑 X 数组为列向量解决了这个问题，并最终展平结果以便于绘图操作。对于遇到的方法数组越界错误，可能是由于尝试访问超出范围的数据索引所引起的。确保所有的索引都在合法范围内是非常重要的。另外一种可能性是在执行某些特定运算时产生的维度不兼容情况，这可以通过仔细检查每一处涉及张量/数组的操作加以解决。