softmax matlab代码

以下是一个简单的 softmax 函数的 MATLAB 代码实现：

function y = softmax(x)
    % x为输入向量，y为softmax处理后的向量
    % 将输入向量按行进行softmax处理
    x = exp(x);
    y = x ./ sum(x, 2);
end

这个函数的输入是一个矩阵，在每一行上进行 softmax 处理，并在输出矩阵中返回相应的行向量。`exp()` 函数将每个元素取指数，然后除以行向量元素之和，得到每个元素的 softmax 处理结果。

相关问题

softmax图像代码matlab

根据提供的引用内容，softmax函数是一种常用于分类问题的激活函数，它将输出结果压缩在0-1之间，并依据输出的总和来分类。下面是一个使用Matlab绘制softmax函数图像的示例代码：

x = -10:0.1:10;
y = exp(x) ./ sum(exp(x));
plot(x, y);
title('Softmax Function');
xlabel('Input');
ylabel('Output');

这段代码首先定义了一个x轴的范围，然后计算了对应的y值，最后使用plot函数绘制了softmax函数的图像。你可以根据需要修改x轴的范围和步长，以及添加更多的绘图参数来美化图像。

请给出一个4分类的softmax的matlab代码

好的，下面是一个4分类的softmax的Matlab代码实现，供您参考：

% 训练数据
data = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4; 0.5, 0.6, 0.7, 0.8; 0.9, 1.0, 1.1, 1.2; 1.3, 1.4, 1.5, 1.6; 1.7, 1.8, 1.9, 2.0; 2.1, 2.2, 2.3, 2.4; 2.5, 2.6, 2.7, 2.8; 2.9, 3.0, 3.1, 3.2; 3.3, 3.4, 3.5, 3.6; 3.7, 3.8, 3.9, 4.0; 4.1, 4.2, 4.3, 4.4; 4.5, 4.6, 4.7, 4.8; 4.9, 5.0, 5.1, 5.2; 5.3, 5.4, 5.5, 5.6; 5.7, 5.8, 5.9, 6.0; 6.1, 6.2, 6.3, 6.4; 6.5, 6.6, 6.7, 6.8; 6.9, 7.0, 7.1, 7.2; 7.3, 7.4, 7.5, 7.6; 7.7, 7.8, 7.9, 8.0];
% 标签数据
label_data = [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1];
% 计算每个特征的均值和方差
mu = mean(data, 1);
sigma = std(data, 1);
% 对数据进行标准化处理
data_norm = (data - mu) ./ sigma;
% 获取数据维度
[N, D] = size(data_norm);
% 将标签数据转化为独热编码
label_onehot = full(ind2vec(label_data' + 1));
% 初始化权重参数
W = rand(D, size(label_onehot, 2));
% 设置迭代次数和学习率
max_iter = 1000;
learning_rate = 0.01;
% 训练模型
for iter = 1:max_iter
    % 计算softmax概率值
    prob = exp(data_norm * W) ./ sum(exp(data_norm * W), 2);
    % 计算损失函数值
    loss = -sum(sum(label_onehot .* log(prob))) / N;
    % 计算梯度
    grad = (data_norm' * (prob - label_onehot)) / N;
    % 更新权重参数
    W = W - learning_rate * grad;
end

% 测试数据
test_data = [2.1, 0.2, 2.3, 1.4; 1.5, 0.6, 5.7, 2.8;];
% 对测试数据进行标准化处理
test_data_norm = (test_data - mu) ./ sigma;
% 预测标签
pred_label = argmax(exp(test_data_norm * W), 2) - 1;
disp(pred_label);

与之前的代码类似，不同的是标签数据变为了4分类问题，因此需要将标签数据转化为独热编码。同时，权重矩阵的列数也需要改变为4。