softmax python

softmax是一种常用的多分类激活函数，主要用于将一个具有任意实数范围的向量转化为一个概率分布。它的计算公式如下:

def softmax(x):
    row_max = np.max(x)
    x = x - row_max
    x_exp = np.exp(x)
    x_sum = np.sum(x_exp)
    s = x_exp / x_sum
    return s

其中，x是一个向量，row_max表示x中的最大值，x_exp表示每个元素的指数次幂，x_sum表示x_exp的和，s表示最终的概率分布。

在C++中，softmax函数的实现如下:

template<typename _Tp>
int softmax(const _Tp* src, _Tp* dst, int length) {
    const _Tp max_value = *std::max_element(src, src + length);
    _Tp denominator{ 0 };
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        dst[i] = std::exp(src[i] - max_value);
        denominator += dst[i];
    }
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        dst[i] /= denominator;
    }
    return 0;
}

这段代码接受一个输入向量src，将经过softmax函数计算后的结果保存在dst中，length表示向量的长度。