牛客题解 | softmax激活函数实现

最新推荐文章于 2025-03-24 22:04:37 发布

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最新推荐文章于 2025-03-24 22:04:37 发布 · 846 阅读

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#算法 #力扣 #面试

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softmax激活函数实现（Softmax Activation Function Implementation）是神经网络中的最常见的激活函数之一。
softmax函数其公式为
$\frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}^{n} e^{x_j}}$

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Python：实现Softmax函数的计算方法（完整代码）

学习使你进步。

05-24

1053

首先，通过使用Numpy库的exp函数对输入数组x中的每个元素进行指数运算，然后对所有指数运算结果求和，得到一个值sum_exp_x。接着，将每个指数运算结果除以sum_exp_x，即为所求的Softmax值。以上代码中，输入数组x为[1,2,3]，经过Softmax运算后得到的输出数组y为[0.09003057, 0.24472847, 0.66524096]。该函数接受一个包含n个元素的一维数组x作为输入，返回一个与x具有相同形状的数组y，其中每个元素的值都是其对应元素经过Softmax计算后的值。

牛客题解 | Pegasos核SVM实现

wc529065的博客

03-18

982

牛客题库题解

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softmax的实现

m0_61414335的博客

04-15

1098

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。

Softmax函数原理及Python实现

Viking的博客

05-20

6000

Softmax原理 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。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p(z)。softmax可以用于实现上述结果，具体计算公式为： softmax(xi)=exp(xi)∑jexp(xj) softmax(x_i) = \frac{exp(x_i)}{\sum_j exp(x_j)} softmax(xi)=∑jexp(xj)exp(xi) 对于k维向量z来说，其中zi∈Rz_i

Python - softmax 实现

weixin_34353714的博客

07-04

392

Softmax softmax函数将任意n维的实值向量转换为取值范围在(0,1)之间的n维实值向量，并且总和为1。例如：向量softmax([1.0, 2.0, 3.0]) ------> [0.09003057, 0.24472847, 0.66524096] 性质：因为softmax是单调递增函数，因此不改变原始数据的大小顺...

softmax函数及其代码实现

李乾文的博客

10-18

6392

前面我们把sigmoid函数引入逻辑回归中，用于解决是或否的二分类问题。但存在局限性，如果预测结果有多种类别，那怎么处理呢？首先，我们很容易想到，如果计算结果是各种类别的概率，那就好了。比如说，总共有三个类别A、B、C，我们通过函数计算，类别A的概率为0.1、B的概率为0.6、C的概率为0.3，那么我们就大概率认定预测结果为B。这就是softmax函数要做的事。

牛客题解 | 使用梯度下降实现Lasso回归

wc529065的博客

03-19

687

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牛客题解 | Leaky ReLU 激活函数

wc529065的博客

03-18

753

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牛客题解 | 实现Adam优化算法

wc529065的博客

03-20

293

牛客题库题解

softmax函数的设计和实现

weixin_44943389的博客

03-03

178

以上两种实现方式的结果是完全一样的。：使用训练数据，自动调整参数。

softmax 代码实现

TaoTaoFu的博客

05-08

3803

最近一直在外面，李航那本书没带在身上，所以那本书的算法实现估计要拖后了。这几天在看Andrew Ng 机器学习的课程视频，正好看到了Softmax分类器那块，发现自己之前理解perceptron与logistic regression是有问题的。这两个算法真正核心的不同在于其分类函数的不同，perceptron采用一个分段函数作为分类器，logistic regression采用sigm

Softmax函数

qq_24690701的博客

08-21

531

一、Softmax函数在数学，尤其是概率论和相关领域中，Softmax函数，或称归一化指数函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维向量 “压缩”到另一个K维实向量中，使得每一个元素的范围都在之间，并且所有元素的和为1。该函数的形式通常按下面的式子给出： ...

softmax回归的实现

最新发布

sylviiiiiia的博客

03-24

459

softmax回归是logistic回归在多分类问题上的推广

Python实现softmax函数及注意事项

曹逗号@INHA

11-21

1987

文章目录1. Softmax函数2. 代码实现3.注意事项本文摘自《深度学习入门：基于Python的理论与实现》一书。 1. Softmax函数分类问题中使用的softmax函数可以用下式表示：期中，exp(x)exp(x)exp(x)是表示exe^xex 的指数函数（e是纳皮尔常数2.7182 … ) softmaxsoftmaxsoftmax函数的分子是输入信号aka^kak 的指数函数，分母是所有输入信号的指数函数的和。 2. 代码实现 def softmax(a): exp_a =

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

02-11

2328

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。

理解Softmax函数的原理和实现

Ven%的博客

09-05

1469

Softmax函数是机器学习和深度学习中非常基础且重要的一个概念，特别是在处理分类问题时。它的作用是将一个向量中的元素值转换成概率分布，使得每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素值的总和为1。

实现softmax的步骤

libeinang的博客

02-25

842

Softmax 函数通常用于多分类问题中，将模型的输出（通常是未归一化的分数或对数几率）转换为概率分布。它的作用是让每个类别的输出值在。Softmax 的目标是对每个样本的。范围内，并且所有类别的输出值之和为 1。个类别进行归一化处理。假设输入是一个形状为。

softmax原理讲解与python代码实现

weixin_50744311的博客

07-04

2676

本文讲解了softmax回归的原理与公式，并通过python实现了使用其进行分类，效果很好

softmax两种实现方式

qq_43647582的博客

05-03

1627

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