Python:实现Softmax 函数的实现算法(附完整源码)

最新推荐文章于 2025-04-18 09:09:13 发布

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本文深入探讨了Python中Softmax函数的原理，并提供了详细的实现代码，涵盖了数据预处理、概率计算等关键步骤，适合对机器学习感兴趣的开发者参考学习。

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Python:实现Softmax 函数的实现算法

import numpy as np
def softmax(vector):
    # Calculate e^x for each x in your vector where e is Euler's
    # number (approximately 2.718)
    exponentVector = np.exp(vector)

    # Add up the all the exponentials

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python：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

03-22

393

python：实现softmax函数功能(附完整源码)

Python Softmax 函数的实现算法详解及源码

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

08-13

276

其中一个缺点是它对输入的值比较敏感，当输入的值较大或较小时，输出的概率趋于极端值（接近0或1），这可能导致网络的训练变得不稳定。此外，由于指数函数的计算比较复杂，Softmax函数的计算在某些情况下可能会引起数值稳定性问题。其中一个缺点是它对输入的值比较敏感，当输入的值较大或较小时，输出的概率趋于极端值（接近0或1），这可能导致网络的训练变得不稳定。其中一个缺点是它对输入的值比较敏感，当输入的值较大或较小时，输出的概率趋于极端值（接近0或1），这可能导致网络的训练变得不稳定。这对于多分类问题非常有用。

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11-02

5505

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Python----深度学习（Softmax与交叉熵）

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853

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07-12

1805

softmax 的python实现softmax的原理可以在很多地方看见，这里就不详述了。这份代码采用SGD得到theta，有点麻烦的就是梯度公式如何计算，我觉得这里讲的还比较详细数据集以前看过一本Neural Network and Deep Learning，这里面的例子使用的是mnist，并且作者已经写好data_loader，于是我就直接用了作者的 data_loader. 数据是手写字

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07-22

938

例如,在图像分类、文本分类等多分类问题中,我们希望网络能够输出每个类别的概率,以便于选择预测类别。比如，区分图像中的人是男性还是女性的问题就是分类问题。比如，根据一个人的图像预测这个人的体重的问题就是回归问题（类似“57.4kg”这样的预测）。2、例如,在图像分类任务中,softmax函数可以将模型输出的 K 维特征向量转换为 K 个类别的概率分布,从而预测图像属于哪个类别。在深度学习中,softmax函数通常用作输出层的激活函数,将模型的输出转换为概率分布。并且，softmax。函数的输出值的总和是1。

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持续更新

09-20

777

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利用python语言实现softmax regression, 代码清晰简单。

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florrie

03-07

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11-26

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