softmax从零实现

要从零实现softmax，我们首先需要定义softmax的数学公式和损失函数。根据引用中的内容，softmax的数学公式可以表示为exp(logits) / sum(exp(logits))，其中logits是模型的预测输出。我们可以使用numpy或者其他数学库来计算这个公式。

接下来，我们需要定义损失函数。根据引用和引用中的内容，softmax的损失函数可以使用交叉熵损失函数来衡量模型预测与实际标签之间的差异。交叉熵损失函数可以用公式 -sum(y * log(y_hat)) 来表示，其中y是实际标签，y_hat是模型的预测输出。我们需要将预测输出通过softmax函数进行归一化，然后计算交叉熵损失。

最后，我们可以使用梯度下降等优化算法来训练softmax模型，使模型的预测结果逐渐接近实际标签。通过调整模型的权重和偏置，可以最小化损失函数，提高模型的准确性。

综上所述，实现softmax的步骤包括：
1.定义softmax的数学公式：exp(logits) / sum(exp(logits))
2.定义交叉熵损失函数：-sum(y * log(y_hat))
3.使用梯度下降等优化算法来训练模型，调整权重和偏置，最小化损失函数。

以上是从零实现softmax的概述，具体的代码实现可以参考引用和引用中提供的python代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [从零开始softmax的实现-tensorflow](https://blog.csdn.net/qq_34928047/article/details/111716239)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【动手学深度学习】softmax回归的从零开始实现（PyTorch版本）（含源代码）](https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/127962442)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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