numpy 实现 softmax

最新推荐文章于 2025-03-18 20:52:36 发布
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分类专栏： 编程语言 # 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/itnerd/article/details/105014868
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本文介绍了一种列向量的softmax函数实现方法，通过防止数值上溢来确保计算的稳定性。并提供了一个示例，展示了如何使用该函数对一个包含20个元素的列向量进行softmax计算。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

def col_softmax(x):
    x = np.asarray(x)
    x_col_max = x.max(axis=0)
    x_col_max = x_col_max.reshape([1,x.shape[1]])
    x = x - x_col_max  # 防止数值上溢
    x_exp = np.exp(x)
    x_exp_col_sum = x_exp.sum(axis=0).reshape([1,x.shape[1]])
    softmax = x_exp / x_exp_col_sum
    return softmax

测试

a = [[i] for i in range(20)]
col_softmax(a)
'''
array([[3.54164282e-09],
       [9.62718333e-09],
       [2.61693975e-08],
       [7.11357977e-08],
       [1.93367146e-07],
       [5.25626400e-07],
       [1.42880069e-06],
       [3.88388295e-06],
       [1.05574885e-05],
       [2.86982290e-05],
       [7.80098745e-05],
       [2.12052824e-04],
       [5.76419339e-04],
       [1.56687021e-03],
       [4.25919483e-03],
       [1.15776919e-02],
       [3.14714295e-02],
       [8.55482150e-02],
       [2.32544158e-01],
       [6.32120560e-01]])
'''
numpy实现的soft-max方法
qibinyi2的博客
12-28 7255
numpy实现的soft-max方法soft-max soft-max soft-max 是人工智能领域被大范围的使用的一个方法。 借助numpy的向量运算，可以很容易的实现: import numpy as np def softmax( f ): # 坏的实现: 数值问题 return np.exp(f) / np.sum(np.exp(f)) 但是，上面的实现存在问题。...
在MNIST数据集上用numpy实现softmax函数
qq_36090641的博客
07-14 1029
本文主要用于记录已经写好，以后可以直接调用的代码段，不会对原理和公式推导进行说明，但是只要把数据集路径修改后，在每台机器上都可以直接用的。 import math import numpy as np import random import gzip # 解压数据集 import pickle ...
numpy softmax
cxxx17的博客
02-18 1462
# logits 的最后一维=类别数 def sofmax(logits): e_x = np.exp(x) probs = e_x / np.sum(e_x, axis=-1, keepdims=True) return probs
Softmax 函数简介及其Python实现
最新发布
Humbunklung的专栏
03-18 1028
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。
【pytorch】使用numpy实现pytorch的softmax函数与cross_entropy函数
安安爸Chris的专栏
06-03 4622
公式 Softmax(xi)=exp⁡(xi)∑jexp⁡(xj) {Softmax}(x_{i}) = \frac{\exp(x_i)}{\sum_j \exp(x_j)} Softmax(xi​)=∑j​exp(xj​)exp(xi​)​ 结果一致 从源码上来看，torch.nn.functional.F.softmax实际上调用的是Tensor自身的softmax函数 公式 Log_softmax(xi)=lnexp⁡(xi)∑jexp⁡(xj) {Log\_softmax}(x_{i}) = ln
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1 实践 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Mar 23 11:17:12 2019 @author: win10 """ import numpy as np def softmax(x): totalSum = np.sum(exp(x), axis = 0) return exp(x)/totalSum d...
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### 如何在 NumPy 中实现 Softmax 函数 为了防止数值上溢并提高计算稳定性，在实际应用中通常会先减去输入向量的最大值再进行指数运算。下面展示了两种不同的方法来实现在 `NumPy` 中的 `softmax` 函数。 #### ...
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