softmax的公式推导

最新推荐文章于 2025-10-02 23:14:49 发布
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#机器学习

博客主要围绕多项式相关内容展开，先给出定义，接着阐述将多项式化成指数族模型的一般形式，最后进行公式推导，属于机器学习领域知识。

1 定义

2. 将多项式化成指数族模型的一般形式

3. 推导公式

 

 

softmax函数
这个函数可导的博客
03-31 7001
本文先介绍了softmax的函数公式，并详细推导了softmax函数公式的求导过程，然后说明了softmax的溢出问题，并探讨了解决方法，最后提及了softmax函数在多分类问题中的应用。
神经网络之softmax函数
Answer3664的博客
06-15 8650
1.什么是softmax函数： 首先给出softmax函数的公式： 这个式子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。softmax函数的分子是输出层输入信号的指数函数，分母是所有输入信号的指数函数的和。 "soft" because still assigns some probability to smalles...
softmax函数推导
01-01
softmax函数的详细推导过程，看完了就知道softmax怎么来的为什么这么弄。
Softmax计算解析：从公式到实例
最新发布
ZJQ的博客
10-02 966
Softmax是一种将实数向量转换为概率分布的函数，通过指数运算放大数值差异后归一化。例如，输入[2,1,0]经过计算得到[0.665,0.245,0.090]，突出最大值的同时保留其他值的贡献。其名称来源于与"硬max"（只保留最大值）的对比，softmax更"柔和"地处理数值差异，既突出主导值又不完全忽略其他值。这种特性使其成为分类任务中输出概率分布的理想工具。
深度学习（四） softmax函数
weixin_30521649的博客
12-21 622
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3,1,-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...
Softmax公式推导
lingle1的博客
11-06 878
转载： https://zhuanlan.zhihu.com/p/279142777 神经网络的多个输出是难于直观理解的，因可能的取值范围不同难以直接进行比较和反向传播。需要借助softmax将值压缩到(0,1)的开区间，从而简化学习过程。softmax函数可用一下公式表示： 其中，k表示神经网络的多个输出或类别数，v为输出向量， vj为 v中第j个输出或类别的值，i表示当前需要计算的类别，计算结果在0到1之间，且所有类别的softmax值求和为1。 import numpy as np z = np.
softmax公式推导
04-30
Softmax公式的推导可以分为以下几步： 1. 假设有K个类别，每个类别的得分分别为 $s_1, s_2,..., s_K$，其中 $s_i$ 表示第i个类别的得分。对于给定的K个得分，我们想要将它们转化为刻画类别的概率分布。 2. 首先...
Softmax 反向传播公式推导
qq_36767053的博客
08-18 2262
深度学习多分类问题中，最后一层通常会用Softmax输出每个类别的概率，然后计算交叉熵损失进行反向传播。 Softmax公式为： 当对Softmax函数进行求导时，可以分为两种情况： （1）当 k=ik=ik=i 时： 根据sofrmax公式，上式可以化简为： （2）当 k≠ik \neq ik​=i 时： 上述两种情况加起来便可以得到最终的反向传播公式： 参考： https://blog.youkuaiyun.com/Charel_CHEN/article/details/81266575 ...
Softmax详解及其反向传播过程推导
baidu_41848695的博客
08-28 5685
Softmax函数公式 先讨论上面所述Softmax中的关键部分Pyi，再讨论为什么用-log(Pyi) 传统的逻辑回归模型（Logistic Regression，LR）主要解决二分类题，Softmax则是逻辑回归模型在多分类问题上的推广。所以我们从分析LR模型入手 从LR二分类模型理论推出为什么可以使用softmax训练神经网络 1、LR线性模型公式 2、LR二分类理论依据 （1）logi...
softmax反向传播公式推导
qq_41618978的博客
08-20 2050
前言：最近在深度学习中，了解到多分类的softmax算法，且利用该算法在进行反向传播时除了损失函数与sigmoid的损失函数不一样，其他梯度递推基本一致。这里主要对softmax算法的反向传播求解dZ进行了公式推导。其他部分与sigmoid算法求解一致。 符号说明 ...
SoftMax函数
SisterRu的博客
07-31 1713
Softmax函数是一种常用于多类分类任务的激活函数，其主要作用是将一个实数向量转换成一个概率分布。每个元素的值在(0)到(1)之间，并且所有元素的和为(1)。
Softmax公式
MasterCayman的博客
10-29 2219
Softmax函数公式详解
Kent_Li的博客
08-02 1697
实际应用中，为提高数值稳定性，常先对输入向量减去最大值（如 ( z_{\text{max}} = \max(z) )），以避免指数运算导致的溢出问题。Softmax还支持温度参数T调节分布平滑度：当T > 1时输出更平缓（用于模型蒸馏），T < 1时更偏向最大值类别。Softmax函数主要用于多分类问题的输出层，将任意实数向量转换为概率分布，确保所有输出值在0到1之间且总和为1。其中，分子 ( e^{z_i} ) 是指数运算，用于放大输入值之间的差异，使较大值更突出；
深度学习--softmax函数推导
TiRan_Yang
03-06 3810
　　softmax函数在神经网络中使用是比较频繁，我们刚刚学习的时候，只是直到网络的最后一层经过softmax层，得到最后的输出，但不知道它的具体公式推导，因此本篇，以一个简单的网络来说明神经网络的前向传播与反向传播。 　　首先，以简单的单层网络为例。 　　隐含层对应的输出为： 　　　　h1=w1∗i1+w4∗i2+w7∗i3h1=w1∗i1+w4∗i2+w7∗i3h1 = w1*i1 ...
SoftMax 推导
wenxueliu的博客
07-04 825
softmax 一组数据通过 softmax 之后，按照各个数字的大小归一化到 (0,1) 的概率，并且所有数字概率之和为 1，因此，数字越大，概率越大。 计算偏导非常简单 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 Si=ei∑jejSi=ei∑jejS_i = \frac {e^i}{\sum_j e^j} 看了很多推导，感觉来时自己亲自...
【ML】softmax公式
学无止境、积少成多、厚积薄发
11-20 1355
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=[V1,V2,…,Vj]，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是： 举个例子： 设有三个数值A=5,B=1,C=-1，那么他们的softmax占比为： P(A)=e5e5+e1+e−1=0.9817P(A) =\frac{e^5}{e^5+e^1+e^{-1}}=0.9817P(A)=e5+e1+e−1e5​=0.9817 P(B)=e1e5+e
干货 | 浅谈 Softmax 函数
zandaoguang的博客
03-26 1645
点击上方“视学算法”，马上关注真爱，请设置“星标”或点个“在看”来自 | 知乎 作者 |LinT链接丨https://zhuanlan.zhihu...
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