matlab中softmax(x)
时间: 2024-05-10 08:16:18 浏览: 127
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:
```matlab
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:
```matlab
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:
![softmax1](https://latex.codecogs.com/svg.latex?\frac{\partial%20y_i}{\partial%20x_j}=-y_i%20y_j)
2. 当 i = j 时,有:
![softmax2](https://latex.codecogs.com/svg.latex?\frac{\partial%20y_i}{\partial%20x_j}=y_i%20(1-y_i))
在 MATLAB 中,可以使用以下代码实现 softmax 函数的导数:
```matlab
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:
```matlab
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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