Softmax的实现

最新推荐文章于 2025-07-17 16:43:10 发布
最新推荐文章于 2025-07-17 16:43:10 发布
阅读量684 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 入门教程 深度学习 文章标签： softmax
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014525760/article/details/79344291
博客提供了softmax的详解链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/25723112 ，方便读者进一步了解softmax相关知识。

详解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25723112

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
05-25 331
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
08-14 301
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。
softmax实现
qq_43152622的博客
05-16 781
用PyTorch实现linear模型 模拟数据集 模拟数据集这块与上节课一致 num_inputs = 2 #feature number num_examples = 1000 #训练样本个数 true_w = torch.tensor([[2],[-3.4]]) #真实的权重值 true_b = torch.tensor(4.2) #真实的bias samples = torch.normal(0,1,(num_examples,num_inputs)) noise = torch.normal(0,0
Softmax CUDA优化分析
最新发布
qq_33562636的博客
07-17 213
Softmax 操作是深度学习模型中最常用的操作之一，作为一个被广泛使用的算子，很多大佬已经对优化方法有过详细讲解（参考链接），这里不再赘述，只是对softmax常用优化方法代码复现。所有的优化版本中softmax输入为(m,n)，输出为(m,n)。
softmax的实现
m0_61414335的博客
04-15 1071
此时需要x*y个w，对于样本，需要计算其类别的可能性，进行y次线性运算。遍历训练数据集中的每个批次，计算模型在输入 x下的输出 y_hat，然后计算模型输出和真实标签之间的损失 l。对于data_iter中的x,y，经过net预测后的x与实际值y相同则加入metric,返回值为正确率。softmax是为了实现分类问题而提出，设在某一问题中，样本有x个特征，分类的结果有y类，函数的目的是对模型进行训练和参数更新，并在每个 epoch 后评估模型在测试集上的准确率。先输入张量X进行指数运算，得到一个新的张量。
【Java】Java自定义Softmax函数
YaoYee_21的博客
08-14 995
double total = Arrays.stream(input).map(Math::exp).sum();
softmax函数的硬件实现
XJTU_NOC_Wei的博客
01-20 5445
softmax作用首先我们简单的介绍一下我们使用softmax的用处，以及softmax的函数形式。softmax在维基百科上面的解释是：“softmax function is a generalization of the logistic function that maps a length-p vector of real values to a length-K vector of va
基于Bert+softmax实现的中文实体识别python源码+运行说明.zip
01-09
基于Bert+softmax实现的中文实体识别python源码+运行说明.zip基于Bert+softmax实现的中文实体识别python源码+运行说明.zip基于Bert+softmax实现的中文实体识别python源码+运行说明.zip基于Bert+softmax实现的中文...
【深度学习】：Softmax实现手写数字识别
chen695969的博客
02-03 2187
本次案例中，你需要用python实现Softmax回归方法，用于MNIST手写数字数据集分类任务。你需要完成前向计算loss和参数更新。你需要首先实现Softmax函数和交叉熵损失函数的计算。在更新参数的过程中，你需要实现参数梯度的计算，并按照随机梯度下降法来更新参数。具体计算方法可自行推导。
深度学习实验：Softmax实现手写数字识别_案例1 softmax实现手写数字识别(1)
2401_84182337的博客
05-08 774
既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取from layers import FCLayerfrom dataloader import build_dataloader from network import Network from optimizer
深度学习实验：Softmax实现手写数字识别_案例1 softmax实现手写数字识别
2401_84181403的博客
05-16 430
既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取 if name == ‘main’: # You can modify the hyerparameters by yourself. relu_cfg = { ‘data_root’: ‘data’, ‘max_e
AmSoftmax pytorch实现代码
05-29
AmSoftmax pytorch实现代码
采用软硬件协同设计的SoftMax函数的FPGA实现.pdf
07-13
采用软硬件协同设计的SoftMax函数的FPGA实现.pdf
一起学习用Verilog在FPGA上实现CNN----(六)SoftMax层设计
鲁棒最小二乘支持向量机
02-10 6260
一起学习用Verilog在FPGA上实现CNN----SoftMax层设计
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 1114
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。
深度学习（4）——softmax简洁实现
weixin_45132473的博客
06-23 1399
框架实现softmax回归
机器学习：Softmax介绍及代码实现
全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
02-17 2349
对于k维向量z来说，其中zi∈Rzi∈R，我们使用指数函数变换可以将元素的取值范围变换到(0,+∞)(0,+∞),之后我们再所有元素求和将结果缩放到[0,1],形成概率分布。所以我们在函数实现时利用其性质：先对输入数据进行处理，之后再利用计算公式计算。Softmax函数用于将分类结果归一化，形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。常见的其他归一化方法，如max-min、z-score方法并不能保证各个元素为正，且和为1。对于一个k维向量z，我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布。
基于FPGA的softmax函数优化及实现
weixin_44384867的博客
07-15 3251
FPGA异构计算是一个趋势，在AI推理、深度学习中广泛使用FPGA进行加速，减小系统延迟。而AI推理中有一个组件被广泛使用，各种网络模型中都有其身影，那就是激活函数。 激活函数中又分很多种，其中softmax是使用最多的一种，但由于其是非线性函数，而FPGA不擅长处理非线性函数，所以如何用更少的资源达到类似的效果，进行激活函数的优化就至关重要。 本文即有标准的基于FPGA的softmax函数实现过程，也有基于FPGA的softmax函数优化实现过程，且给出了两者的资源消耗情况对比。
softmax两种实现方式
qq_43647582的博客
05-03 1589
softmax实现方式方式1--自构造获取图像分类数据集Fashion-MNIST可视化数据集初始化模型参数定义softmax操作定义模型定义交叉熵损失函数计算分类精度训练预测方式2--调用torch.nn实现 方式1–自构造 获取图像分类数据集Fashion-MNIST %matplotlib inline import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms fro
Softmax实现
03-30
### Softmax函数的实现 Softmax函数是一种常用的激活函数，在深度学习领域主要用于多分类问题中的概率分布转换。其核心思想是对输入向量进行指数变换并归一化，使得输出值落在0到1之间且总和为1。 #### Python实现...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值