Softmax函數，或稱歸一化指數函數，它能將一個含任意實數的K維向量z“壓縮”到另一個K維實向量\(\sigma{(z)}\)中，使得每一個元素的范圍都在(0,1)之間，並且所有元素的和為1。該函數的形式通常按下面的式子給出： \[\sigma{(z)_j}=\frac{e^{z_j ...

Softmax原理 Softmax函數用於將分類結果歸一化，形成一個概率分布。作用類似於二分類中的Sigmoid函數。 對於一個k維向量z，我們想把這個結果轉換為一個k個類別的概率分布p(z)。softmax可以用於實現上述結果，具體計算公式為： \[softmax(x_i ...

一、softmax函數 softmax用於多分類過程中，它將多個神經元的輸出，映射到（0,1）區間內，可以看成概率來理解，從而來進行多分類！ 假設我們有一個數組，V，Vi表示V中的第i個元素，那么這個元素的softmax值就是 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 更形象的如下圖 ...

前面提到激活函數，在實現手寫體 mnist 數據集的識別任務中的反向傳播過程文件（mnist_backward.py） 用到了softmax函數，又稱歸一化指數函數。下面就談談我對其的理解。 它能將一個含任意實數的K維的向量z的“壓縮”到另一個K維實向量σ(z) 中，使得每一個元素 ...

一、h-softmax 在面對label眾多的分類問題時，fastText設計了一種hierarchical softmax函數。使其具有以下優勢： （1）適合大型數據+高效的訓練速度：能夠訓練模型“在使用標准多核CPU的情況下10分鍾內處理超過10億個詞匯”，特別是與深度模型對比 ...

python代碼如下： import numpy as np # Write a function that takes as input a list of numbers, and returns ...

本文介紹Softmax運算、Softmax損失函數及其反向傳播梯度計算, 內容上承接前兩篇博文 損失函數 & 手推反向傳播公式。 Softmax 梯度 設有K類, 那么期望標簽y形如\([0,0,...0,1,0...0]^T\)的one-hot的形式. softmax層的輸出 ...

解釋1： 他的假設服從指數分布族 解釋2： 最大熵模型，即softmax分類是最大熵模型的結果。 關於最大熵模型，網上很多介紹： 在已知部分知識的前提下，關於未知分布最合理的推斷就是符合已知知識最不確定或最隨機的推斷，其原則是承認已知事物（知識），且對未知事物不做任何假設 ...