softmax函数

最新推荐文章于 2025-06-15 08:37:05 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lemonade_117/article/details/82775377

softmax经常被添加在分类任务的神经网络中的输出层，神经网络的反向传播中关键的步骤就是求导，从这个过程也可以更深刻地理解反向传播的过程，还可以对梯度传播的问题有更多的思考。

 

 

Softmax 函数
Rhett_Butler0922的博客
04-25 847
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。
一分钟理解softmax函数（超简单）
热门推荐
L.Z.的博客
11-28 39万+
做过多分类任务的同学一定都知道softmax函数。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： 下面为大家解释一下为什么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...
机器学习中的数学——激活函数（七）：Softmax函数
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
SoftMax 函数
最新发布
qq_28309121的博客
06-15 698
SoftMax 函数通过指数运算与归一化，将输入映射为概率分布，是多分类任务的核心组件。其数值稳定性优化、与交叉熵损失的高效结合，以及温度参数的灵活性，使其在深度学习中广泛应用。理解其数学原理及实现细节，对模型设计和调试至关重要。SoftMax 函数是机器学习中常用的激活函数，尤其在多分类任务中，用于将输出转化为概率分布。指数运算可能导致数值溢出（如 ( e^1000 ) 超出浮点范围）。缓解梯度消失，计算高效。
softmax 函数
qq_44773032的博客
12-09 455
该函数通常的意义为对向量进行归一化，凸显其中最大的值并抑制远低于最大值的其他分量。之间，并且所有元素的和为1。输出向量拥有最大的权重的项对应着输入向量中的最大值。Softmax函数，或称归一化指数函数，它能将一个含任意实数的K维的向量。,对应的Softmax函数的值为。中，使得每一个元素的范围都在。“压缩”到另一个K维实向量。
SoftMax函数
SisterRu的博客
07-31 1456
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函数
杨航的专栏
08-06 551
在多分类问题中，每个类别都会得到一个在0到1之间的概率值，这些概率值的总和为1。在这个例子中，`softmax` 函数首先计算输入向量 `z` 中每个元素的指数，然后计算所有指数的和，最后用每个元素的指数除以这个和，得到每个类别的概率。使用 `stable_softmax` 函数代替之前的 `softmax` 函数可以避免在处理非常大数值时可能出现的数值不稳定问题。其中，\( e^{z_i} \) 是 \( z_i \) 的指数，分母是所有指数的和，确保了所有概率之和为1。# 计算所有指数的总和。
Softmax函数介绍
jiang_changsheng的博客
01-20 2795
在训练神经网络时，通常将Softmax函数应用于网络的最后一层，将网络的输出转换为类别概率。当使用Python和PyTorch来实现Softmax函数时，可以使用PyTorch提供的torch.nn.functional模块中的softmax函数来实现。由于Softmax函数的性质，输出的概率值总和为1，且每个概率值介于0和1之间。在本例中，我们将在维度0上进行Softmax计算，即对输入向量的每个元素进行Softmax。，它包含了Softmax函数计算后得到的每个类别的概率。进行Softmax转换。
一文详解Softmax函数
u013250861的博客
03-06 2509
提到二分类首先想到的可能就是逻辑回归算法。逻辑回归算法是在各个领域中应用比较广泛的机器学习算法。逻辑回归算法本身并不难，最关键的步骤就是将线性模型输出的实数域映射到[0, 1]表示概率分布的有效实数空间，其中Sigmoid函数刚好具有这样的功能。sigmoid激活函数例如使用逻辑回归算法预测患者是否有恶性肿瘤的二分类问题中，输出层可以只设置一个节点，表示某个事件A发生的概率为 𝑃(𝐴|𝑥) ，其中x为输入。
采用软硬件协同设计的SoftMax函数的FPGA实现.pdf
07-13
标题《采用软硬件协同设计的SoftMax函数的FPGA实现》指明了本文探讨的主题是将SoftMax函数在FPGA上通过软硬件协同设计的方法来实现。SoftMax函数是人工智能领域，特别是深度学习中的一个重要算法，通常用于多分类...
Softmax函数原理及Python实现过程解析
09-16
Softmax函数是机器学习和深度学习领域中一种重要的激活函数，尤其在多分类问题中扮演着关键角色。它能够将一组实数值转化为概率分布，确保每个类别的概率和为1，使得模型的输出更加符合实际场景的需求。 ## Softmax...
PCNN探究实验
lemonade_117的博客
07-21 5278
1.常规PCNN，采用kin的连接权矩阵，并固定参数beta = 0.2 alph = 0.22 Ve = 50 周期为15 初次迭代，图像信息熵最大，但效果不是最好的，在周期临界位置的不同迭代次数有不同的分割效果，第11次迭代效果最好。 因此通过信息熵来确定图像迭代次数的算法应对信息熵进行改进 n = 0                       n = 11   2. 常规P...
Brian2学习教程——Intro to Brian part 2: Synapses【补充】STDP
lemonade_117的博客
07-21 2022
前言： 在学习brian2中，最后一部分历程模拟了STDP突触模型。在阅读相关文献中了解到脉冲时间依赖可塑性（STDP，SpikeTiming Dependent Plasticity)属于一种非监督学习机制。 最初Hebbian提出： 当两个位置上临近的神经元，在放电时间上也相近时，之间很有可能形成突触； 若突触能持续引起突出后神经元产生动作电位，则该突触强度会有所增加。 STDP 为...
Brian2学习教程——Intro to Brian part 3: Simulations
lemonade_117的博客
07-22 1364
英文原文：brian2官方tutorials 中文翻译：【Brian2学习教程之三】Introduction to Brian part 3: Simulations 本文首先对仿真中涉及到的神经元模型进行介绍，并对最后一个例程的实现机制进行分析。 目录 脉冲神经元模型 Hodgkin-Huxley模型 积分点火模型（Integrate and Fire, IF) 基于脉冲神经网络的...
Diehl&Cook_spiking_MNIST小结
lemonade_117的博客
01-13 1095
https://blog.youkuaiyun.com/xiaoqu001/article/details/80422546#commentBox https://brian2.readthedocs.io/en/stable/introduction/brian1_to_2/synapses.html 查看这两个网址。
Brian2学习教程——Intro to Brian part 1: Neurons
lemonade_117的博客
07-21 1040
参考原英文教程网址：https://brian2.readthedocs.io/en/stable/resources/tutorials/1-intro-to-brian-neurons.html 推荐一个不错的中文翻译教程：https://blog.youkuaiyun.com/u013751642/article/details/80918311   目录 1. 内部电压V的微分方程的推导过程 ...
关于类脑智能的两个帖子
lemonade_117的博客
03-02 740
https://www.jianshu.com/p/ed21207df806 http://tieba.baidu.com/p/1165772818?pn=2 Hierarchical Temporal Memory:https://www.numenta.com/neuroscience-research/research-publications/papers/hierarchical-...
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