使用C++编写softmax函数实现

使用C++编写softmax函数实现

在机器学习和深度学习中，softmax函数是一种常用的激活函数。它可以将一个K维向量归一化为概率分布，并且能够处理多分类问题。本文将介绍如何使用C++实现softmax函数的功能。

首先，我们需要明确softmax函数的数学定义。给定一个K维向量x=(x1,x2,…,xk)，softmax函数的输出为：

softmax(x) = ( e^x1 / (e^x1 + e^x2 + … + e^xk), e^x2 / (e^x1 + e^x2 + … + e^xk), …, e^xk / (e^x1 + e^x2 + … + e^xk) )

其中exp(x)表示e的x次方。下面是使用C++实现softmax函数的代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>

using namespace std;

vector<double> softmax(vector<double> x) {
    int k = x.size();
    double sum = 0.0;
    vector<double> y(k);

    for (int i = 0; i < k; i++) {
        y[i] = exp(x[