李沐softmax从零开始实 现
时间: 2023-11-20 20:54:28 浏览: 54
李沐softmax从零开始实现是指使用Python从头开始实现softmax算法。softmax算法是一种常用的分类算法,它可以将一个含有任意实数的K维向量转化为一个K维向量,其中每个元素的取值范围都在(0,1)之间且所有元素的和为1。softmax算法常用于多分类问题,例如图像分类、自然语言处理等领域。
以下是从零开始实现softmax算法的步骤:
```python
# 导入需要的库
import numpy as np
# 定义softmax函数
def softmax(x):
exp_x = np.exp(x)
return exp_x / np.sum(exp_x)
# 定义输入向量
x = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
# 输出softmax结果
print(softmax(x))
```
以上代码中,我们首先导入了numpy库,然后定义了softmax函数。在函数中,我们使用numpy库中的exp函数计算输入向量x的指数,然后将指数向量除以指数向量的和,得到softmax向量。最后,我们定义了一个输入向量x,并输出了softmax结果。
相关问题
李沐softmax代码讲解
李沐(Mu Li)是一名AI研究员,他在深度学习领域有着广泛的知识和经验。在深度学习中,softmax函数是一个常用的激活函数,用于将一个向量转化为概率分布。下面是一个简单的Python代码示例,演示了如何使用softmax函数:
```python
import numpy as np
def softmax(x):
e_x = np.exp(x - np.max(x)) # 通过减去x中的最大值来防止数值溢出
return e_x / np.sum(e_x)
# 示例
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(softmax(x))
```
上述代码中,首先导入了NumPy库,然后定义了一个名为softmax的函数。在softmax函数中,首先通过减去向量x中的最大值来避免数值溢出问题。然后,使用np.exp计算每个元素的指数值,并使用np.sum计算这些指数值的总和。最后一步是将每个指数值除以总和,得到softmax函数的输出结果。
请注意,这只是一种实现方式,实际上有多种方法可以计算softmax函数。此代码示例中使用了NumPy库来进行向量化计算,这对于大规模数据集和复杂模型是高效的。
希望这个简单的代码示例能够帮助你理解softmax函数的使用和实现。如果你还有其他问题,请随时提出。
李沐softmax回归解释
李沐在Softmax回归中使用FashionMNIST数据集进行图片分类。在实现Softmax回归时,他使用了nn.CrossEntropyLoss作为损失函数。这个损失函数可以衡量模型输出的概率分布与真实标签之间的差异。Softmax运算将输入向量映射为概率分布,适用于分类问题。交叉熵是衡量两个概率分布之间差异的好方法。