matlab中softmax(x)

在MATLAB中，可以使用`softmax(x)`函数计算输入向量x的softmax值。softmax函数将每个元素都映射为0到1之间的值，并且所有元素的总和为1。其数学表达式为：

softmax(x) = exp(x) / sum(exp(x))

其中exp(x)表示e的x次幂，sum(exp(x))表示所有元素的指数函数的和。

下面是一个使用softmax函数的示例：

x = [1, 2, 3, 4];
y = softmax(x);
disp(y);

输出结果为：

0.0321    0.0871    0.2369    0.6439

这表示输入向量x的第一个元素在softmax之后的值为0.0321，第二个元素在softmax之后的值为0.0871，以此类推。

相关问题

matlab中 softmax函数的求导

在 MATLAB 中，softmax 函数的表达式为：

function y = softmax(x)
    ex = exp(x);
    y = ex / sum(ex);
end

其中，输入参数 x 是一个向量，输出参数 y 也是一个向量，且 y 的元素值为 x 中对应元素的 softmax 函数值。

对于 softmax 函数的求导，需要分两种情况讨论：

1. 当 i ≠ j 时，有：


2. 当 i = j 时，有：

)

在 MATLAB 中，可以使用以下代码实现 softmax 函数的导数：

function dy = softmaxGradient(x)
    y = softmax(x);
    n = length(y);
    
    dy = zeros(n, n);
    for i = 1:n
        for j = 1:n
            if i == j
                dy(i, j) = y(i) * (1 - y(i));
            else
                dy(i, j) = -y(i) * y(j);
            end
        end
    end
end

其中，输入参数 x 是一个向量，输出参数 dy 是一个 n×n 的矩阵，dy(i,j) 表示 y(i) 对 x(j) 的导数。

matlab实现softmax

在Matlab中，可以使用以下函数来实现Softmax激活函数：

function y = Softmax(x)
    ex = exp(x);
    y = ex/sum(ex);
end

这个函数将输入向量x的每个元素进行指数运算，然后将结果除以所有指数运算结果的和，即可得到Softmax激活函数的输出向量y。这样可以将多分类问题的输出值转化为[0,1]之间，并保证所有输出值的和为1，形成一个概率分布。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习（matlab）——3.多分类](https://blog.csdn.net/weixin_53947040/article/details/122633281)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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