前面提到激活函数，在实现手写体 mnist 数据集的识别任务中的反向传播过程文件（mnist_backward.py） 用到了softmax函数，又称归一化指数函数。下面就谈谈我对其的理解。 它能将一个含任意实数的K维的向量z的“压缩”到另一个K维实向量σ(z) 中，使得每一个元素 ...

一、h-softmax 在面对label众多的分类问题时，fastText设计了一种hierarchical softmax函数。使其具有以下优势： （1）适合大型数据+高效的训练速度：能够训练模型“在使用标准多核CPU的情况下10分钟内处理超过10亿个词汇”，特别是与深度模型对比 ...

https://www.zhihu.com/question/23765351 因为这里不太方便编辑公式，所以很多公式推导的细节都已经略去了，如果对相关数学表述感兴趣的话，请戳这里的链接Softmax的理解与应用 - superCally的专栏 - 博客频道 ...

　　　　　　　 　　　　我们知道max，假如说我有两个数，a和b，并且a>b，如果取max，那么就直接取a，没有第二种可能。但有的时候我不想这样，因为这样会造成分值小的那个饥饿。所以我希望分值大的那一项经常取到，分值小的那一项也偶尔可以取到，那么我用softmax就可以了 现在还是a和b ...

答案来自专栏：机器学习算法与自然语言处理 详解softmax函数以及相关求导过程 这几天学习了一下softmax激活函数，以及它的梯度求导过程，整理一下便于分享和交流。 softmax函数 softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射 ...

一、softmax函数 softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！ 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是 更形象的如下图表示： softmax直白来说 ...

译自：http://willwolf.io/2017/04/19/deriving-the-softmax-from-first-principles/ 本文的原始目标是探索softmax函数与sigmoid函数的关系。事实上，两者的关系看起来已经是遥不可及：一个是分子中有指数！一个有求和！一个 ...

1. Sigmod 函数 1.1 函数性质以及优点 其实logistic函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线（S型曲线）。 其中z是一个线性组合，比如z可以等于：b + w1*x1 + w2 ...