【机器学习】激活函数（Softmax）

最新推荐文章于 2025-06-15 11:53:48 发布
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#机器学习 #人工智能

在机器学习中，Softmax 是一种激活函数，常用于多分类任务中。它的主要作用是将一个未归一化的向量（通常是模型的输出）转换为一个概率分布，使得输出中的每个值都位于 0 和 1 之间，并且所有输出的和为 1。

1. Softmax

Softmax 的数学定义

Softmax 函数的数学表达式如下：

σ(zi)=ezi∑j=1Kezj \sigma(z_i) = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^{K} e^{z_j}} σ(zi​)=∑j=1K​ez

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Softmax 函数
Rhett_Butler0922的博客
04-25 825
Softmax 函数是一种归一化指数函数（Normalized Exponential Function），通常用于将一组实数（通常是模型的原始输出，称为logits）转换为一个概率分布。输出值在01[0, 1]01范围内，且所有输出值的和为 1。σziezi∑j1nezjσzi​∑j1n​ezj​ezi​​Softmax 是一个将 logits 转换为概率分布的函数，广泛用于多分类任务。
激活函数之softmax函数
weixin_45590490的博客
04-23 6105
softmax函数 分类问题中使用的 softmax 函数可以用下面的式表示： exp(x ) 是表示 ex 的指数函数（e 是纳皮尔常数 2.7182 …）。式（3.10）表示假设输出层共有 n 个神经元，计算第 k 个神经元的输出 yk 。如式（3.10）所示，softmax 函数的分子是输入信号 ak 的指数函数，分母是所有输入信号的指数函数的和。 import numpy as np def softmax(x): exp_a = np.exp(x) sum_exp_a =np
深度学习一些基础笔记
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2401_88476097的博客
06-15 988
均匀分布和正态分布可通过修改参数进行改进改进后的初始化方法能与网络结构更好结合均匀分布可调整起始值和终止值正态分布可调整均值和标准差构建神经网络层使用nn.Linear示例：3输入2输出的全连接层PyTorch默认使用Xavier正态分布初始化权重全零初始化：使用zero_方法，生成2×3全零矩阵全一初始化：使用ones_方法生成全1矩阵固定值初始化：通过constant方法指定数值（如100）正态分布初始化：采用normal方法，默认均值为0、方差为1。
softmax激活函数
thy0000的博客
10-14 1万+
Softmax激活函数是一种用于多类别分类问题的激活函数，通常用于神经网络的输出层。它将原始分数（也称为logits）转换为表示概率分布的数值，使得每个类别的概率值都在0和1之间，并且所有类别的概率之和等于1。这使得它适用于多类别分类问题，其中每个样本只能属于一个类别。Softmax函数的数学定义如下：对于给定的原始分数（logits）z = [z1, z2, …, zn]，Softmax函数将这些分数转换为概率分布p = [p1, p2, …, pn]
详解softmax函数以及相关求导过
wzy的博客
03-21 7267
这几天学习了一下softmax激活函数，以及它的梯度求导过程，整理一下便于分享和交流！ softmax函数 softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！ 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是更形象的如下图表示： softmax直白来说就是将原来输出是3
softmax 激活函数
SYP___
03-05 2605
目录 softmax函数 softmax函数 softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0，1）区间，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！ 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是 更形象的如下图表示 softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用，就映射成为(0,1)的值，而这些值的累和为1（满足概率的性质），那么我们就可以将它理解成概率，在最后选取输出结点的时候，我们就可以选取概率最大（
【漫话机器学习系列】146.Softmax 激活函数（Softmax Activation Function）
IT古董
03-18 2111
Softmax 函数（Softmax Activation Function）是一种常用于多分类任务的激活函数，广泛应用于机器学习和深度学习模型，特别是在神经网络的输出层。它的主要作用是将输入的多个实数值转换为 0 到 1 之间的概率分布，使得输出的所有数值之和等于 1，从而可以用作分类任务的概率预测。Softmax 作为一种重要的激活函数，广泛应用于神经网络的多分类任务中。它的指数特性可以放大数值之间的差异，使得类别之间的区分更加明显，同时归一化操作确保所有输出值形成一个有效的概率分布。
机器学习——激活函数sigmoid、tanh、ReLU和softmax
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在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，这个函数称为激活函数（又称激励函数）。具体来说，神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层（隐层或输出层）。比较常用的激活函数主要有：sigmoid函数、tanh函数、ReLU函数和softmax函数。下面我们将具体介绍。
神经网络中的激活函数——Softmax函数
Seu_Jason的博客
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本文介绍了Softmax函数
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激活函数的作用之Softmax函数详解与举例（小白可入）
Softmax激活函数详解
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softmax函数是一种用于将一组数值转换为概率分布的激活函数。它的主要作用是将每个元素变换成一个介于0和1之间的值，并且这些值的总和等于1。数学公式如下：其中，( z_i ) 是输入向量中的第 ( i ) 个元素，( K ) 是输入向量的长度。Softmax函数：将一组数值转换为概率分布，每个值介于0和1之间，总和为1。用途：主要用于多分类问题，将模型的输出转换为概率分布。优势：提供概率解释，归一化输出，与交叉熵损失函数结合良好。示例：展示了如何在神经网络中使用softmax。
softmax激活函数理解
qq_43460068的博客
11-19 1201
这篇讲的非常详细易懂！
激活函数---softmax
xys430381_1的专栏
12-20 491
softmax 小白都能看懂的softmax详解 转载自：https://blog.youkuaiyun.com/bitcarmanlee/article/details/82320853
深度学习笔记:详解Softmax激活函数
weixin_53765658的博客
02-22 5089
欢迎Star我的Machine Learning Blog:https://github.com/purepisces/Wenqing-Machine_Learning_Blog。 Softmax Softmax激活函数是一种向量激活函数，主要应用于神经网络的末端，将向量或原始输出转换为概率分布，其中输出元素总和为1。但是，它也可以像前面讨论过的其他激活函数一样应用在神经网络的中间。 Softmax前向方程 给定一个CCC维输入向量ZZZ，其第mmm个元素表示为zmz_mzm​，softmax.forwar
Softmax激活函数
BigData_Mining的博客
09-05 624
其中e1,e5,e3代表e^1 ,e^5…
激活函数（2）Softmax激活函数
zfjBIT的专栏
06-12 2859
Softmax激活函数 softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解。 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是： 具体示例如下图： 使用Numpy可以对softmax的计算过程表示如下： 经过softmax层的输出，可以直观地选择输出相对概率最大的类别作为最后的输出类别； ...
softmax 函数
家门口的知鸟
07-22 2万+
关于logistic regression中的softmax 函数 是用来柔化输出值，减小值之间的差。 总结为：   将一组数变换为  总和为1,各个数为0~1之间的软性归一化结果。  用来归一化一组值到0~1之间，  总和为1.  求出最大值max由exp表达式将各个值转化为0~1之间的数  x[i] =  exp(x[i] - max)求sum，归一化。
学习笔记6：激活函数之Softmax
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softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解。假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是：具体示例如下图：softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用，就映射成为(0,1)的值，而这些值的累和为1（满足概率的性质），那么我们就可以将它理解成概率，在最后选取输出结点的时候，...
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冯·诺依曼
10-06 12万+
Softmax函数是用于多类分类问题的激活函数，在多类分类问题中，超过两个类标签则需要类成员关系。对于长度为KKK的任意实向量，Softmax函数可以将其压缩为长度为KKK，值在[0,1][0,1][0,1]范围内，并且向量中元素的总和为1的实向量。 Softmax(x)=exi∑iexi\text{Softmax}(x)=\frac{e^{x_i}}{\sum_ie^{x_i}}Softmax(x)=∑i​exi​exi​​ Softmax函数与正常的max函数不同：max函数仅输出最大值，但Softma
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软Max函数是一种常用于机器学习尤其是多分类问题中的激活函数。其主要作用在于将前一层神经元的输出转换成一个概率分布向量，使得这些值加起来等于1，并且每一个分量都表示对应类别的相对可能性大小[^1]。 对于输入...
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