softmax()定义

最新推荐文章于 2025-04-26 19:00:00 发布
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分类专栏： gluon 深度学习 
def softmax(X):
    Xexp = X.exp()
    partition = Xexp.sum(axis=1, keepdims=True)
    return Xexp / partition  # 这里应用了广播机制
Softmax函数（一）
Valpha的学习笔记
12-01 1914
Softmax函数 定义 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 z{\displaystyle \mathbf {z} }z“压缩”到另一个K维实向量 σ(z){\displaystyle \sigma (\mathbf {z} )}σ(z) 中，使得每一个元素的范围都在 (0,1){\displaystyle (0,1)}(0,1)之间...
softmax详解
飘渺之旅的博客
02-14 916
1.softmax初探 在机器学习尤其是深度学习中，softmax是个非常常用而且比较重要的函数，尤其在多分类的场景中使用广泛。他把一些输入映射为0-1之间的实数，并且归一化保证和为1，因此多分类的概率之和也刚好为1。 首先我们简单来看看softmax是什么意思。顾名思义，softmax由两个单词组成，其中一个是max。对于max我们都很熟悉，比如有两个变量a,b。如果a>b，则max为a...
什么是softmax函数
最新发布
zlhhhh2333的博客
04-26 476
将神经网络的原始输出转换为概率分布形式，使得所有类别的概率值之和为 1。zi​是输入向量的第ii个元素，eziezi​是指数运算结果，分母为所有指数值的和。
softmax的基本概念
wqshyk的博客
02-13 370
softmax的基本概念 分类问题 一个简单的图像分类问题，输入图像的高和宽均为2像素，色彩为灰度。 图像中的4像素分别记为x1,x2,x3,x4x_1, x_2, x_3, x_4x1​,x2​,x3​,x4​。 假设真实标签为狗、猫或者鸡，这些标签对应的离散值为y1,y2,y3y_1, y_2, y_3y1​,y2​,y3​。 我们通常使用离散的数值来表示类别，例如y1=1,y2=2,y3=3...
SoftMax-code
sz3321的博客
10-29 162
SoftMax-codenumpy数组版本 numpy数组版本 e_x=np.exe(x-np.max(x)) softmax=e_x/e_x.sum(axis=0)
使用两种损失函数sigmoid, softmax定义输出随机给定手写数据样本minist （测试集上）的误差损失对比情况PYTHON代码
04-24
使用sigmoid和softmax定义输出的随机手写数据样本minist（测试集上）的误差损失函数的代码如下所示： ```python import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import ...
给出softmax定义（防溢出），并给出输入输出实例证明有效性。
04-10
Softmax is a mathematical function that converts a vector of scores into a probability distribution. The function exponentiates each score, divides it by the sum of all exponentiated scores, and ...
使用两种损失函数sigmoid, softmax定义输出随机给定手写数据样本minist （测试集上）的误差损失对比情况
04-24
但是，softmax损失函数将输出映射到概率分布，并且所有标签的概率总和为1。因此，softmax损失函数更适用于多类分类问题。对于手写数字分类问题，使用softmax损失函数通常会比sigmoid损失函数更好。 为了比较这两种...
softmax函数
热门推荐
zhangt766的博客
06-25 3万+
softmax函数，又称归一化指数函数。它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。下图展示了softmax的计算方法： 为什么softmax是这种形式？首先，我们知道概率有两个性质：1）预测的概率为非负数；2）各种预测结果概率之和等于1。softmax就是将在负无穷到正无穷上的预测结果按照这两步转换为概率的。1）将预测结果转化为非负数我们可以知道指数函数的值域取值范围是零到正无穷。softmax第一步就是将模型的预测结果转化到指数函数上，这样保证了概率的非负性。
softmax简单实现
weixin_42749049的博客
08-31 1233
softmax连接输入输出的模型中，输出需要每个类别的概率 线性回归中，我们只需要输出靠近目标值——就是函数结果 输出是yhat 文章目录softmax的简单实现获取和读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数训练模型预测softmax回归的简洁实现 softmax的简单实现 import d2lzh as d2l from mxnet import autograd, nd 获取和读取数据 选...
softmax函数理解
blbq105的博客
05-05 245
softmax函数理解 首先，我们要清楚softmax函数一般是用来做多分类的。维基百科上给出如下定义： 直观理解就是元素的指数值 比上 所有元素指数值和！ 附上李宏毅教授PPT上的图更容易理解：   posted on 2018-05-05 16:50 Magic_chao 阅读(.....
softmax函数的定义及求导
softee的专栏
01-05 9868
softmax函数的定义及求导本文中(x0,x1,...,xm)(x_0, x_1, ..., x_m)代表一个向量，也就是一个mm行1列的矩阵。在监督式的深度学习中，输入通常是一个向量，用xx表示，输出yy则可以分为多种情况。 布尔型标量。yy为0或者1表示输入xx是否属于某一类别。 向量。此时输入xx可能属于多个类别。y=(y0,y1,...,yn)y=(y_0, y_1, ..., y_n)。
Softmax简介
小白学视觉
11-15 372
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达Softmax是一种数学函数，通常用于将一组任意实数转换为表示概率分布的实数。其本质上是一种归一化函数，可以将一组任意的实数值转化为在[0, 1]之间的概率值，因为softmax将它们转换为0到1之间的值，所以它们可以被解释为概率。如果其中一个输入很小或为负，softmax将其变为小概率，如果输入很大，则将其变为大概率，但它将...
【白话机器学习系列】白话 Softmax
略懂……略懂……
11-14 5270
本文深入浅出地讲解了 Softmax 函数的原理和作用。
softmax理论及代码解读——UFLDL
风翼冰舟的博客
03-20 7560
前言看了各种softmax以后迷迷糊糊的，还是研究一下UFLDL的教程稳点。当然还是得参考挺多教程的：UFLDL-softmax 、Softmax的理解与应用 、Logistic 分类器与 softmax分类器 、详解softmax函数以及相关求导过程 、Exercise:Softmax Regression 。其实，在最初比较疑惑的问题是：softmax的回归和分类到底是不是一个解法，或者它俩是不
tf.nn.softmax的axis的理解
_Hope_
09-30 7175
import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() ones = tf.ones(shape=[2,3]) temp1 = tf.nn.softmax(ones,axis=1) # 行 print(temp1) temp2 = tf.nn.softmax(ones,axis=2) # 列 print(temp2) tf.Tensor( [[0....
2、动手学深度学习——线性神经网络：softmax回归的实现（从零实现+内置函数实现）
STAR GAME
06-25 1538
softmax函数给出了一个向量yy​，我们可以将其视为“对给定任意输入x\mathbf{x}x的每个类的条件概率”。例如，y1\hat{y}_1y​1​Py猫∣xP(y=\text{猫} \mid \mathbf{x})Py猫∣x。假设整个数据集XYXY具有nnn个样本，其中索引iii的样本由特征向量xixi和独热标签向量yiyi组成。
1--线性神经网络（softmax回归）
garbage回收中心
08-09 2135
softmax回归
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