Softmax

最新推荐文章于 2025-06-15 08:37:05 发布
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Softmax是一种将多分类输出转换为概率分布的方法，尤其在文本分类等任务中，它能给出每个类别概率。公式涉及指数函数，以拉开数值差距，并在反向传播中便于求导。在神经网络中，Softmax通常用于最后层，提供各类别概率输出。

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Softmax

什么是softmax

Softmax从字面上来说，可以分成soft和max两个部分。max故名思议就是最大值的意思。

Softmax的核心在于soft，而soft有软的含义，与之相对的是hard硬。

很多场景中需要我们找出数组所有元素中值最大的元素，实质上都是求hardmax。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4<
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java实现softmax函数功能（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
05-25 325
java实现softmax函数功能（附完整源码）
Java编程实现Softmax函数功能
HackSquad的博客
08-14 294
Softmax函数是一种常用的数学函数，广泛应用于机器学习和深度学习领域，尤其在分类问题中起到重要作用。Softmax函数可以将一个实数向量映射为一个概率分布向量，其中每个元素的取值范围在0到1之间，并且所有元素之和等于1。在示例代码中，我们创建了一个长度为3的输入向量input，并调用Softmax.softmax()方法计算Softmax函数。接下来，我们使用Java编程实现Softmax函数。首先，我们创建一个名为Softmax的类，并定义一个静态方法softmax()来计算Softmax函数。
TensorFlow中的常见函数
waner_jiaki的博客
11-21 485
TensorFlow2.0常见函数 常用函数 import tensprflow as tf 1.tf.cast(张量名，dtype=数据类型) 效果为强制tensor转换为该数据类型，例如下代码： x1 = tf.constant([1., 2., 3.], dtype=tf.float64) print("x1:", x1) x2 = tf.cast(x1, tf.int32) print("x2", x2) 输出结果为： x1: tf.Tensor([1. 2. 3.], shape=(3,), d
SoftMax 函数
最新发布
qq_28309121的博客
06-15 667
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。
【Java】Java自定义Softmax函数
YaoYee_21的博客
08-14 980
double total = Arrays.stream(input).map(Math::exp).sum();
softmax
haimengao的专栏
06-08 4593
softmax是柔性化最大值，是一种归一操作，使得输出在（0,1）之间。 举例来说a=3,b=6,c=9. max=9,softmax=9/(3+6+9)=0.5,argmax其实是取得max时的arg，argmax=c
Tensorflow一些常用基本概念与函数
jiandanjinxin的专栏
07-11 6669
参考文献 Tensorflow一些常用基本概念与函数 http://www.cnblogs.com/wuzhitj/archive/2017/03.html Tensorflow笔记：常用函数说明： http://blog.youkuaiyun.com/u014595019/article/details/52805444 Tensorflow一些常用基本概念与函数（1） http://
DJL-Java开发者动手学深度学习之使用Softmax进行分类代码实现
xxcnb的博客
12-25 1102
我们已经讲了Softmax的数学原理。在这里，我们就用Java代码来实现整个模型的训练。
softmax函数
qq_33542428的博客
06-02 732
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（满足概率的性质），那么我们就可以将它理解成概率，在最后选取输出结点的时候，我们就可以选取概率最大（也就是值对应最大的）结点，
DJL-Java开发者动手学深度学习之使用Softmax进行分类
xxcnb的博客
12-18 1946
我们之前讲的，预测房价、股票、球赛的胜负次数。同时，我们有时遇到的问题并不是预测问题，而是一个分类问题。
SoftMax函数
weixin_39910711的博客
09-26 5514
目录 1 Softmax的形式 2hardmax的特性 3softmax和hardmax的相似性 4 softmax函数概率模型构建 5softmax函数优化 1 Softmax的形式 Softmax函数是在机器学习中经常出现的，时常出现在输出层中。 softmax的表达式： 而下面我们要...
softmax回归
04-30
softmax回归数据挖掘，可以看看
softmax实现
鱼香土豆丝
11-28 378
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...
详解softmax函数以及相关求导过
wzy的博客
03-21 7263
这几天学习了一下softmax激活函数，以及它的梯度求导过程，整理一下便于分享和交流！ 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
使用java加载、调用onnx模型
宣晨光
05-17 2869
opencv-320.jar需要网上查找手动添加该依赖。
cifar10分类Java_softmax实现cifar10分类
weixin_33291720的博客
02-26 217
[[[[0.3137255 0.3019608 0.34509805 ... 0.2901961 0.30196080.34901962][0.36078432 0.35686275 0.32941177 ... 0.23137255 0.25098040.3764706 ][0.34509805 0.42352942 0.47058824 ... 0.1882353 0.19607843...
softmax函数详解
mystyle_的博客
04-29 1084
转载自https://www.cnblogs.com/alexanderkun/p/8098781.html 和最后函数形式化统一：https://www.jianshu.com/p/c02a1fbffad6
tensorflow常用函数整理
Aiden_yan的博客
08-07 623
整理一下tensorflow中的一些常用函数，方便自己查找 张量Tensor的产生 tf.constant(张量内容，dtype=数据类型)：创建一个张量 tf.convert_to_tensor(数据名，dtype=数据类型)：将numpy的数据类型转换为Tensor数据类型 tf.zeros(维度)：创建全为0的张量 tf.ones(维度)：创建全为1的张量 tf.fill(维度，指定值)：创建全为指定值的张量 tf.random.normal(维度，mean=均值，stddev=标准差)：生成正态分
tensorflow常用基础函数汇总
勿忘初心方得始终
01-16 980
1. tf.reduce_mean计算张量沿着指定维度的平均值 tf.reduce_mean(张量名,axis=操作轴) 2. tf.reduce_sum计算张量沿着指定维度的和 tf.reduce_sum(张量名，axis=操作轴) 3. tf.Variable ()将变量标记为“可训练”，被标记的变量会在反向传播中记录梯度信息。神经网络训练中，常用该函数标记待训练参数。 tf.Variable(初始值) w=tf.Variable(tf.random.normal([2, 2], mean=0, s
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