Python案例：计算softmax函数值

已于 2022-03-27 19:54:53 修改
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分类专栏： # AI - 机器学习 - 深度学习 文章标签： softmax
于 2022-03-25 21:28:40 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/howard2005/article/details/123744976
这篇博客介绍了softmax函数的计算公式及作用。softmax通过指数运算和归一化将输入转化为概率分布，常用于多分类问题中。文章还展示了如何用Python编写并运行softmax计算代码。

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Python：实现Softmax函数的计算方法（完整代码）
学习使你进步。
05-24 1022
首先，通过使用Numpy库的exp函数对输入数组x中的每个元素进行指数运算，然后对所有指数运算结果求和，得到一个值sum_exp_x。接着，将每个指数运算结果除以sum_exp_x，即为所求的Softmax值。以上代码中，输入数组x为[1,2,3]，经过Softmax运算后得到的输出数组y为[0.09003057, 0.24472847, 0.66524096]。该函数接受一个包含n个元素的一维数组x作为输入，返回一个与x具有相同形状的数组y，其中每个元素的值都是其对应元素经过Softmax计算后的值。
Andrej Karpathy：计算范式的变革者
AI天才研究院
10-13 877
《Andrej Karpathy：计算范式的变革者》 概述 本文旨在全面探讨 Andrej Karpathy 在计算范式变革中的角色和贡献。Andrej Karpathy 是一位世界级的人工智能专家，程序员，软件架构师，CTO，同时也是计算机图灵奖获得者，计算机编程和人工智能领
softmax的具体计算实例
武凯的博客
03-12 727
比如vgg16有最后一层为fc1000，意思是其分类结果为1000种物体，上图中z1,z2,z3…z10000,并且softmax按照上述公式计算每次的输出，就能知道有哪些分类了
Python中实现Softmax函数的方法及分析
最新发布
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06-10 721
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∑j​eyj​eyi​​，其中e是自然常数，j是输入向量Y的列数。
使用python计算softmax函数
weixin_30894389的博客
05-16 994
softmax计算公式： Softmax是机器学习中一个非常重要的工具，他可以兼容 logistics 算法、可以独立作为机器学习的模型进行建模训练、还可以作为深度 学习的激励函数。 　　　　 softmax的作用简单的说就计算一组数值中每个值的占比，公式一般性描述为： 设一...
python | softmax函数
计算机专业普通本科生，知识面：数据分析、机器学习、AI鲁棒性，期待未来导师路过收留。
04-11 240
解决溢出问题，计算机处理“数”时，数值必须在 4字节或 8字节的有限数据宽度内。softmax函数的一个重要性质，可以把。函数的输出解释为“概率”。
softmax 的计算
brooknew的专栏
05-22 1430
softmax 是神经网络的一种激活函数。本文给出一种使用 tensorflow 计算 softmax 和直接使用 python 计算softmax 的例子。import tensorflow as tfimport math#a = [1.0,2.0,3.0,4.0]a = tf.Variable( [1.0,2.0,3.0,4.0] )y = tf.nn.softmax( a )se = tf...
Python 深度学习实战：聊天机器人
AI天才研究院
10-17 598
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，聊天机器人（Chatbot）逐渐走进了大众的视野。从简单的问答系统到如今能够进行多轮对话、情感分析的智能助手，聊天机器人在客服、娱乐、教育等领域展现出了巨大的应用潜力。深度学习作为人工智能领域的核心技术之一，为聊天机器人的发展提供了强大的驱动力。通过深度学习模型，聊天机器人能够从海量数据中学习语言的规律和语义，从而实现更加自然、流畅的对话体验。
大语言模型应用指南：执行Python代码
AI天才研究院
06-09 1356
随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（Large Language Models，LLMs）已经成为了自然语言处理领域的重要突破。这些模型不仅能够理解和生成人类语言，还能够理解和生成代码。在众多编程语言中，Python因其简洁、易读、功能强大的特性，成为了大语言模型与编程结合的首选语言之一。本文将深入探讨如何利用大语言模型执行Python代码，包括其原理、实现方法、安全考虑以及性能优化等方面。我们将以实际案例和代码示例来阐述这一过程，帮助读者更好地理解和应用这一强大的技术。
Python深度学习实践：理解反向传播算法的细节
AI天才研究院
07-03 747
Python深度学习实践：理解反向传播算法的细节 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming / TextGenWebUILLM Python深度学习实践：理解反向传
softmax实现
鱼香土豆丝
11-28 375
softmax 常用于预测于伯努利分布相关联的概率，具体的数学表达为： softmax(x)i=1∑j=1nexp(xj)softmax(x)_i=\frac{1}{{\sum^n_{j=1}exp{(x_j)}}}softmax(x)i​=∑j=1n​exp(xj​)1​ 也就是在机器学习中著名 的S型曲线，对数据下溢和上溢有很好的作用，具体的实现也就是如下的代码 import numpy as...
训练softmax分类器实例_吴恩达深度学习笔记(56)-训练一个 Softmax 分类器
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11-23 680
训练一个 Softmax 分类器(Training a Softmax classifier)上一个笔记中我们学习了Softmax层和Softmax激活函数，在这个笔记中，你将更深入地了解Softmax分类，并学习如何训练一个使用了Softmax层的模型。回忆一下我们之前举的的例子，输出层计算出的z^([l])如下，我们有四个分类C=4，z^([l])可以是4×1维向量，我们计算了临时变量t对元素...
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与其临渊羡鱼,不如退而结网
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综上所述，我们通过本文介绍了Softmax函数的定义、Python代码实现方法以及一个简单的例子。在实际应用中，Softmax函数经常被用来将神经网络的输出转换成概率分布，从而便于进行分类、回归等任务。在深度学习中，Softmax函数是一种常用的激活函数，它经常用来将一个向量转换成概率分布。可以看出，Softmax函数是一种归一化函数，它将每个元素转换成一个0到1之间的实数，并且所有元素的和等于1。由于指数运算可能导致数值溢出，因此在进行指数运算之前，需要对输入向量的每个元素都减去向量中的最大值。
五 softmax多分类实例
weixin_42373620的博客
03-10 1122
文章目录独热编码顺序编码 独热编码 import keras from keras import layers import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline data = pd.read_csv('./dataset/iris.csv') ##用的是花花分类 da...
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
08-13 291
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。
【动手学深度学习】之softmax回归 练习解答
weixin_51580530的博客
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Softmax 函数简介及其Python实现
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03-18 1077
Softmax函数主要用于多分类任务，将神经网络的原始输出转换为概率分布，确保每个类别的概率在[0,1]范围内且总和为1。例如，在图像分类中，输出层的Softmax可以将得分映射为各类别的概率，如识别猫、狗、鸟的模型输出可能为[0.1, 0.7, 0.2]。特别地，在多项逻辑回归和线性判别分析中，函数的输入是从K个不同的线性函数得到的结果，而样本向量。• 减去最大值后，指数运算的最大值为( e^0 = 1 )，大幅降低溢出风险。在数学，尤其是概率论和相关领域中，Softmax函数，或称归一化指数函数，是。
softmax原理讲解与python代码实现
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07-04 2621
本文讲解了softmax回归的原理与公式，并通过python实现了使用其进行分类，效果很好
Softmax回归练习
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09-20 365
import tensorflow as tf #导入MNIST模块 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #读取MNIST数据 mnist = input_data.read_data_sets("G:/TensorFlow/MNIST_data/",one_hot=True) # x 是一个占位符，代表待识别的图片...
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