softmax(1)
时间: 2023-09-02 13:09:20 浏览: 31
softmax(1) 的计算是将输入的值进行指数运算并归一化,使得输出的值在 [0, 1] 的范围内,并且所有输出值的和等于1。
对于 softmax(1) 的计算,我们需要先计算指数函数的值,即 exp(1) ≈ 2.71828。然后将这个值除以所有指数函数的和,也就是 exp(1)。得到的结果即为 softmax(1) 的值。
计算方法如下:
softmax(1) = exp(1) / (exp(1)) = 2.71828 / 2.71828 = 1
所以 softmax(1) 的结果为 1。
相关问题
softmax输出是1
softmax函数是一个常用的分类函数,在神经网络中常用于将输出值映射为概率分布。softmax函数的特点是将输出的值归一化为概率分布,因此它的输出总和为1。
具体来说,假设softmax的输入为一个向量x,那么softmax的输出y可以表示为:
y[i] = exp(x[i]) / sum(exp(x[j])), j=1,2,...,n
其中exp是自然指数函数,n是向量x的维度。可以看出,每个输出y[i]都是x[i]的指数函数除以所有x元素的指数函数之和,这保证了所有输出的和为1。
如果输出不是1,那么可能是由于输入x中存在NaN或者inf等特殊值,或者softmax实现中存在一些bug等原因导致的。在使用softmax时,我们需要注意检查输入数据和实现代码,以保证输出的正确性。
softmax w1(1,-1,0) w2(0,1,-1) w3(-1,-1,0) 更新后x离w2的有向距离
首先,我们需要对softmax函数进行计算,得到每个向量的概率值,如下所示:
p1 = e^1 / (e^1 + e^-1 + e^0) ≈ 0.576
p2 = e^0 / (e^1 + e^-1 + e^0) ≈ 0.211
p3 = e^-1 / (e^1 + e^-1 + e^0) ≈ 0.213
然后,我们可以使用加权平均数来计算更新后的向量x:
x_new = p1 * w1 + p2 * w2 + p3 * w3
≈ 0.576 * (1, -1, 0) + 0.211 * (0, 1, -1) + 0.213 * (-1, -1, 0)
≈ (-0.054, -0.365, -0.211)
最后,我们可以计算x_new和w2之间的有向距离,即:
distance = ||x_new - w2|| = ||(-0.054, -1.365, -0.211)||
≈ 1.373
因此,更新后的向量x离w2的有向距离约为1.373。