Softmax函数原理及Python实现过程解析_python

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基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(www.zgxue.com防采集请勿采集本网。

Softmax原理

函数 是要调用的,.M文件应该和调用它的.M文件放在一个文件夹里才行,不然找不到它的; 譬如函数为 OUT = Function(Input1,input2); 此函数有两个参数,一个返回值; 调用它的话,就

Softmax函数用于将分类结果归一化,形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。

1.新建一个m文件,把function函数复制进去;然后保存(名称应该是自动生成的,即为sinh.m,不过最好不要用和系统中的文件一样的名称,可以先help查看一下matlab是否有和sinh重复

对于一个k维向量z,我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布p(z)。softmax可以用于实现上述结果,具体计算公式为:

的情况,很容易就强撸灰飞烟灭了。而如果输出层是 softmax(或者二分类时的 sigmoid,其实可以看成 softmax 的一种特殊情况),这个分母部分刚好可以被 softmax 层的导数(部分)

对于k维向量z来说,其中zi∈R,我们使用指数函数变换可以将元素的取值范围变换到(0,+∞),之后我们再所有元素求和将结果缩放到[0,1],形成概率分布。

高难度课程? 不懂~

常见的其他归一化方法,如max-min、z-score方法并不能保证各个元素为正,且和为1。

那么样本的类标就可以和他的预测值一起合体 直观地计算cost function。) 我们最需要的其实是max,但是max有个缺点就是不可导,没法用在dp里,于是有人就想出了softmax。思

Softmax性质

logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。 例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病

输入向量x加上一个常数c后求softmax结算结果不变,即:

理解airlogistics,基本上指的是民用航空货运,aviationlogistics是和军用有关的航空行动。 它还是一个专业。 把这两个词组,google,或yahoo,一下查出的网站,可以感觉它们的用

我们使用softmax(x)的第i个元素的计算来进行证明:

python softmax 哪个库 一个程序想要跨平台工作,不仅仅需要语言本身能够做到在平台之 Python 的方式使用系统的各种服务及用C/C++编写的优秀函数库和类库,还可以大幅度提

函数实现

由于指数函数的放大作用过于明显,如果直接使用softmax计算公式

可以去看一下Bengio2005年的那篇hs的文章,【Hierarchical Probabilistic Neural Network Language Model】输入的是单词表达,hs的输出可以理解为中间结点的表达,中间节点

进行函数实现,容易导致数据溢出(上溢)。所以我们在函数实现时利用其性质:先对输入数据进行处理,之后再利用计算公式计算。具体使得实现步骤为: 查找每个向量x的最大值c; 每个向量减去其最大值c, 得到向量y = x-c; 利用公式进行计算,softmax(x) = softmax(x-c) = softmax(y)

X和Y就是你要拟合的数据,上面的是MATLAB工具箱中的regress命令,为[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,alpha).你这里alpha是缺省的此时默认是0.05输出b为β的估计值,bint为b的

standard curve,是标准曲线,R是标准曲线的线性相关系数,R大于0小于等于1,越接近1,线性相关性越好,标线越直

代码如下:

import numpy as npdef softmax(x): """ softmax函数实现 参数: x --- 一个二维矩阵, m * n,其中m表示向量个数,n表示向量维度 返回: softmax计算结果 """ assert(len(X.shape) == 2) row_max = np.max(X, axis=axis).reshape(-1, 1) X -= row_max X_exp = np.exp(X) s = X_exp / np.sum(X_exp, axis=axis, keepdims=True) return s

测试一下:

a = [[1,2,3],[-1,-2,-3]]

b = [[1,2,3]]

c = [1,2,3]

a = np.array(a)

b = np.array(b)

c = np.array(c)

print(softmax(a))

print(softmax(b))

print(softmax(c)) # error

输出结果为:

[[ 0.09003057 0.24472847 0.66524096]

[ 0.66524096 0.24472847 0.09003057]]

[[ 0.09003057 0.24472847 0.66524096]]

Traceback (most recent call last):

assert(len(X.shape) == 2)

AssertionError

交叉熵损失函数在先前的教程中,我们已经使用学习了如何使用Logistic函数来实现二分类问题。对于多分类问题,我们可以使用多项Logistic回归,该方法也被称之为softmax函数。接下来,我们来解释什么事softmax函数,以及怎么得到它内容来自www.zgxue.com请勿采集。


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