Softmax函数

S o f t m a x Softmax Softmax 函数是一种常用的激活函数,通常用于多类别分类问题中。它的原理是将一个向量的元素转化为概率分布,使得每个元素的取值范围在0到1之间,并且所有元素的和为1。 S o f t m a x Softmax Softmax 函数的作用是将原始的线性得分转换为概率分布,使得模型能够对不同类别进行概率预测。在多类别分类问题中, S o f t m a x Softmax Softmax 函数可以帮助模型选择概率最大的类别作为预测结果。

S o f t m a x Softmax Softmax 函数的数学表达式为:
S o f t m a x ( x i ) = e x i ∑ j = 1 N e x j {Softmax}(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}^{N} e^{x_j}} Softmax(xi)=∑j=1Nexjexi

其中, S o f t m a x ( x i ) Softmax(x_i) Softmax(xi) 表示输入向量中第 i i i个元素经过 S o f t m a x Softmax Softmax函数后的值,即第 i i i个类别的概率预测; x i x_i xi表示输入向量中第i个元素的原始得分(线性输出); N N N表示输入向量的维度,即类别的数量; e e e表示自然对数的底数。 S o f t m a x Softmax Softmax 函数常用于神经网络输出层,将模型输出转化为对各个类别的概率预测,从而进行多类别分类。

下面是使用PyTorch实现Softmax函数的例子:

python 复制代码
import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型
class ModelWithSoftmax(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ModelWithSoftmax, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)  # 输入维度为10,输出维度为5

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.softmax(x, dim=1)  # 使用PyTorch中的softmax函数
        return x

# 创建模型实例
model = ModelWithSoftmax()

# 输入示例
input_data = torch.randn(3, 10)  # 输入数据维度为(3, 10)

# 模型前向传播
output = model(input_data)

print(output)

在这个例子中定义了一个包含Softmax函数的简单的全连接神经网络模型。在模型的前向传播中,输入数据经过全连接层(self.fc1),然后通过PyTorch中的nn.functional.softmax函数进行Softmax变换。输出结果为模型对不同类别的概率预测。

相关推荐
胖墩会武术5 分钟前
由浅及深:扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope,SEM)
人工智能·electron
cxr82813 分钟前
Claude-Flow AI协同开发:基础入门之 AI编排
人工智能·驱动开发
Brookty26 分钟前
【算法】双指针(二)复写零
学习·算法
fundroid29 分钟前
AI 创业的机遇、趋势与实践指南 - 吴恩达在 YC AI Startup School 演讲深度解读
人工智能
bst@微胖子35 分钟前
WGAI项目图像视频语音识别功能
人工智能·语音识别·xcode
yBmZlQzJ39 分钟前
PyQt5 修改标签字体和颜色的程序
开发语言·python·qt
胖达不服输42 分钟前
「日拱一码」081 机器学习——梯度增强特征选择GBFS
人工智能·python·算法·机器学习·梯度增强特征选择·gbfs
大千AI助手43 分钟前
VeRL:强化学习与大模型训练的高效融合框架
人工智能·深度学习·神经网络·llm·强化学习·verl·字节跳动seed
float_六七44 分钟前
Java Stream流:从入门到精通
java·windows·python
灵犀物润1 小时前
2025年AI PPT必修课-汇报中AI相关内容的“陷阱”与“亮点”
人工智能·powerpoint