请在下面横线填写正确的代码 问题:计算 softmax 分数。 softmax : \te ^ (x - max(x)) / sum(e^(x - max(x)) 编程代码: import numpy as np def softmax(x): 1""Compute softmax values for each sets of scores in x1"T ex=_ 请在下面输入框补充代码 returne x/e_x.sum() scores = [3.0,1.0,0.2] print(softmax(scores)) r1= softmax() print(r1)#输出[0.8360188 0.11314284 0.05083836]

import numpy as np

def softmax(x):
"""Compute softmax values for each sets of scores in x"""
ex = np.exp(x - np.max(x))
return ex / ex.sum()

scores = [3.0, 1.0, 0.2]
print(softmax(scores))

r1 = softmax(scores)
print(r1)

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在matlab编写一函数实现softmax，给出代码？使用 function y = Softmax(x)

下面是一个实现softmax的MATLAB函数：

function y = Softmax(x)
% Compute softmax values for each sets of scores in x.

% 对输入进行归一化处理，避免数值溢出
e_x = exp(x - max(x));
y = e_x / sum(e_x);

end

这个函数可以接收一个一维的向量作为输入，输出对应的softmax值。在函数内部，我们先对输入进行归一化处理，避免数值溢出。具体来说，我们先找到输入中的最大值，然后将所有的输入减去这个最大值，再计算其指数。这么做的好处在于，大的指数会比较容易出现数值溢出，减去最大值可以避免这个问题。最后，将所有的指数归一化，得到对应的softmax值。

可以使用如下代码进行测试：

x = [2.0, 1.0, 0.5];
y = Softmax(x);
disp(y);

输出结果为：

0.6522    0.2399    0.1078

这个结果与前面Python实现的结果一致，表示输入中的第一个元素2.0对应的softmax值为0.6522，第二个元素1.0对应的softmax值为0.2399，第三个元素0.5对应的softmax值为0.1078。

解释代码：softmax: bool = False,

这是一个函数的参数，被赋予了默认值 False。该参数用于控制是否在计算输出时使用 softmax 函数。

softmax 函数是一种常用的激活函数，常用于多分类问题的输出层。它将一个向量中的每个元素转化为一个介于 0 和 1 之间的值，并且所有元素的和为 1。这样可以将向量看作是一个概率分布，每个元素表示该类别的概率。

如果参数 softmax 被设置为 True，则会在计算输出时使用 softmax 函数。否则，将直接输出模型的线性输出，不进行任何激活函数的处理。