Softmax的实现

最新推荐文章于 2025-07-17 16:43:10 发布
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#softmax

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 3252
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Softmax函数 以下是基于Python语言使用NumPy库实现Softmax函数的方法： ```python import numpy as np def softmax(x): """ 计算Softmax函数的输出。 参数: x (numpy.ndarray): 输入数组 返回: numpy.ndarray: 转换后的Softmax结果 """ exp_x = np.exp(x - np.max(x)) # 减去最大值以防止数值溢出[^2] sum_exp_x = np.sum(exp_x, axis=-1, keepdims=True) # 对每行求和 y = exp_x / sum_exp_x # 归一化处理 return y ``` 上述代码中，`np.exp(x)` 进行了逐元素的指数运算，而 `np.sum()` 则实现了对每一行数据的加权求和操作。为了提高数值稳定性，通常会减去输入张量的最大值后再执行指数运算。 #### 数学原理说明 Softmax函数的核心公式如下所示： \[ y_i = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^{N}{e^{z_j}}} \] 其中 \( z_i \) 表示输入向量中的第i个元素，\( N \) 是输入向量的长度。该公式的目的是将任意实数范围内的输入映射至(0,1)，从而形成有效的概率分布[^1]。 #### 实现细节分析 在实际应用过程中需要注意以下几点： - **数值稳定性的优化**：为了避免因大数值引起的浮点溢出问题，建议预先从原始输入中扣除当前最大的那个值再做进一步计算[^3]。 - **维度匹配问题**：当面对高维矩阵作为输入参数时，应特别留意沿哪个轴方向完成累加动作以及保持原有形状不变的需求。
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