argmax

最新推荐文章于 2024-12-15 20:53:23 发布

renq1993

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本文解释了argmax函数的概念及应用，通过实例说明如何找到函数的最大值对应的自变量，并介绍了softmax函数的基本原理。

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argmax: 因变量取得最大时自变量对应的值。

argmax是一种函数，函数y=f(x)，x0= argmax(f(x)) 的意思就是参数x0满足f(x0)为f(x)的最大值；换句话说就是 argmax(f(x))是使得 f(x)取得最大值所对应的变量x。arg即argument，此处意为“自变量”。

举个例子更好懂：

f(x)=-|x|+5, i.e., f(x)=-abs(x)+5;

max[f(x)] = 5, when x = 0;

so, argmax[f(x)] = 0

softmax:

Tensorflow:

tf.argmax(vector, 1)：返回的是vector中的最大值的索引号，如果vector是一个向量，那就返回一个值，如果是一个矩阵，那就返回一个向量，这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号。

import tensorflow as tf  
import numpy as np  
  
A = [[1,3,4,5,6]]  
B = [[1,3,4], [2,4,1]]  
  
with tf.Session() as sess:  
    print(sess.run(tf.argmax(A, 1)))  
    print(sess.run(tf.argmax(B, 1)))

Numpy: