李沐深度学习softmax

softmax函数是深度学习中常用的一种激活函数，它将一个向量的元素进行归一化，使得每个元素的取值范围在0到1之间，并且所有元素的和为1。softmax函数的定义如下：

$$softmax(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_{j}e^{x_j}}$$

其中，$x_i$表示输入向量中的第$i$个元素，$e$表示自然对数的底数。

softmax函数常用于多分类问题中，将模型的输出转化为各个类别的概率分布。在深度学习中，softmax函数通常作为输出层的激活函数，用来计算每个类别的概率。在训练过程中，我们可以使用交叉熵损失函数来度量预测结果与真实标签之间的差异，并通过反向传播算法来更新模型参数，从而实现模型的训练和优化。

需要注意的是，softmax函数对输入值较大的元素会放大，对较小的元素会压缩，因此在使用softmax函数时需要注意数值稳定性，避免数值溢出或者数值下溢。

相关问题

李沐深度学习pytorch

李沐是深度学习领域的知名专家，他是PyTorch深度学习框架的创始人之一。他在教育领域也有很多贡献，包括开设在线课程和撰写教材。在他的视频中，他分享了关于PyTorch的知识和经验。视频内容中的编程部分是用PyCharm编写的，对学习PyTorch的人来说是一个很好的参考。

在PyTorch中，常用的数据结构是N维数组，可以使用torch.tensor()来创建张量。此外，还可以使用torch.ones()和torch.zeros()创建全1和全0的张量，使用torch.arange()创建等差数列的张量，使用torch.randn()创建均值为0，标准差为1的正态分布张量，使用torch.exp()计算张量的指数函数。相应地，在NumPy中，可以使用np.array()、np.ones()、np.zeros()、np.arange()、np.random.rand()和np.exp()来创建相似的数组。

在PyTorch中，还提供了一些数学运算和函数，如加法（+）、减法（-）、乘法（*）、除法（/）、相等性判断（==、!=）、点积（torch.dot()、torch.mv()、torch.mm()）。这些操作和函数可用于处理和操作张量中的数据。

总之，李沐的视频和编程笔记提供了关于PyTorch深度学习框架的宝贵信息和实践经验，对深度学习和PyTorch的学习者来说是一个很好的学习资源。

李沐深度学习损失函数

李沐是深度学习领域的知名专家，他在深度学习中使用了多种损失函数。其中，L2 Loss和L1 Loss是两种常见的损失函数。
1. L2 Loss，也称为均方误差（MSE），是指预测值与真实值之间的平方差的平均值。在深度学习中，L2 Loss通常用于回归问题，例如预测房价等。
2. L1 Loss，也称为绝对误差（MAE），是指预测值与真实值之间的绝对值的平均值。与L2 Loss相比，L1 Loss更加鲁棒，对于异常值的影响更小。在深度学习中，L1 Loss通常用于回归问题，例如预测医疗费用等。

此外，李沐还使用了其他损失函数，例如交叉熵损失函数等。不同的损失函数适用于不同的问题，选择合适的损失函数可以提高模型的性能。