softmax的matlab程序

可以使用MATLAB内置函数 `softmax` 来实现softmax函数。

假设有一个大小为n x m的矩阵A，其中n表示样本数，m表示特征数，则对A进行softmax操作的MATLAB代码如下：

B = softmax(A, 2);

其中，第二个参数2表示对矩阵的每一行进行softmax操作，得到的B矩阵的每一行都是对应A矩阵的每一行进行softmax操作的结果。

如果你想手动实现softmax函数，可以使用以下代码：

function y = softmax(x)
% 计算softmax函数
% x: 输入向量
    x = x - max(x); % 对输入向量进行平移，避免数值计算过程中出现数值不稳定
    y = exp(x) ./ sum(exp(x)); % 计算softmax函数
end

这个函数可以对一个向量进行softmax操作，返回一个与输入向量同样大小的向量。

相关问题

softmax matlab代码

以下是一个简单的 softmax 函数的 MATLAB 代码实现：

function y = softmax(x)
    % 计算 softmax 函数
    % x: 输入向量
    % y: 输出向量

    % 计算指数
    ex = exp(x);
    % 计算和
    sum_ex = sum(ex);
    % 计算 softmax
    y = ex / sum_ex;
end

使用方式：

将输入向量作为参数传递给函数，函数将返回 softmax 后的输出向量。

例如：

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

输出结果为：

0.0900    0.2447    0.6652

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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