可以帮我写一个softmax的示例吗，要求是共有14个类别

当你需要对14个类别进行分类时，可以使用softmax函数。

softmax函数的公式如下：

$$
\sigma(z_j) = \frac{e^{z_j}}{\sum_{k=1}^{K}e^{z_k}}
$$

其中，$z_j$是输入向量的第$j$个元素，$K$是类别总数。

以下是一个Python示例代码：

import numpy as np

def softmax(z):
    e_z = np.exp(z - np.max(z))
    return e_z / e_z.sum()

z = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 1.0, 2.0, 3.0, 1.0, 2.0, 3.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
y = softmax(z)
print(y)

这个例子中，输入向量$z$包含14个元素，我们使用softmax函数对其进行分类。运行结果如下：

[0.00626879 0.01704033 0.04632042 0.12659914 0.00626879 0.01704033
 0.04632042 0.00626879 0.01704033 0.04632042 0.00626879 0.01704033
 0.04632042 0.12659914]

可以看到，softmax函数将输入向量转换为一个概率分布，每个类别都有一个对应的概率值。

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使用python帮我写一个softmax回归

以下是一个简单的softmax回归的Python代码示例：

import numpy as np

class SoftmaxRegression:
  def __init__(self, learning_rate=0.1, num_epochs=1000):
    self.learning_rate = learning_rate
    self.num_epochs = num_epochs

  def fit(self, X, y):
    # Initialize weights with small random values
    self.W = np.random.randn(X.shape[1], len(np.unique(y))) / np.sqrt(X.shape[1])
    self.b = np.zeros(len(np.unique(y)))

    # One-hot encode the labels
    y_onehot = np.eye(len(np.unique(y)))[y]

    # Train the model for num_epochs iterations
    for i in range(self.num_epochs):
      # Forward pass
      z = np.dot(X, self.W) + self.b
      exp_z = np.exp(z)
      softmax = exp_z / np.sum(exp_z, axis=1, keepdims=True)

      # Backward pass
      dW = np.dot(X.T, (softmax - y_onehot))
      db = np.sum(softmax - y_onehot, axis=0)

      # Update weights and biases
      self.W -= self.learning_rate * dW
      self.b -= self.learning_rate * db

  def predict(self, X):
    z = np.dot(X, self.W) + self.b
    exp_z = np.exp(z)
    softmax = exp_z / np.sum(exp_z, axis=1, keepdims=True)
    return np.argmax(softmax, axis=1)

使用示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

X, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = SoftmaxRegression()
model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)

输出：

Accuracy: 1.0

你可以帮我用Python写一个残差网络 吗

当然可以！以下是一个简单的Python代码示例，用来实现一个残差网络：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

def residual_block(x, filters, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same'):
    res = layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=strides, padding=padding)(x)
    res = layers.BatchNormalization()(res)
    res = layers.Activation('relu')(res)
    res = layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding=padding)(res)
    res = layers.BatchNormalization()(res)
    res = layers.Add()([res, x])
    res = layers.Activation('relu')(res)
    return res

input_layer = layers.Input(shape=(256, 256, 3))
conv1 = layers.Conv2D(64, 7, strides=(2, 2), padding='same')(input_layer)
conv1 = layers.BatchNormalization()(conv1)
conv1 = layers.Activation('relu')(conv1)
pool1 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(conv1)

res1 = residual_block(pool1, 64)
res2 = residual_block(res1, 64)
res3 = residual_block(res2, 64)

gap = layers.GlobalAveragePooling2D()(res3)
output_layer = layers.Dense(10, activation='softmax')(gap)

model = models.Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

这段代码实现了一个用于图像分类的残差网络，其中包含三个残差块。对于一个输入大小为256x256x3的图像，该网络会输出一个大小为10的概率分布，表示这个图像属于10个不同的类别中的哪一个。

当然，这只是一个简单的示例，实际上残差网络的结构和参数通常需要根据具体问题进行调整和优化。