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 ...

Softmax函数详解与推导 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 ...

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 ...

转自：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！ 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 ...

softmax_cross_entropy_with_logits函数原型： tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=pred, name=None)函数功能：计算最后一层是softmax层的cross ...

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 ...