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。

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Transformer 图像分类 matlab代码

引用中提到了一种基于融合CNN和Transformer的图像分类模型，而引用中介绍了Transformer模型的实现方法。因此，可以使用Matlab实现基于Transformer的图像分类模型。具体实现方法可以参考引用中提供的Matlab代码实现。该代码实现了图像分类的预处理、特征提取和分类三个步骤，并使用了Transformer模型进行特征提取。在预处理方面，代码实现了图像的灰度化和几何变换；在特征提取方面，代码使用了Transformer模型进行特征提取；在分类方面，代码使用了softmax函数进行分类。通过这些步骤，可以实现基于Transformer的图像分类。

神经网络图像分类 matlab代码

当涉及神经网络图像分类的Matlab代码时，你可以使用深度学习工具箱来实现。以下是一个简单的示例代码，用于使用卷积神经网络（CNN）对图像进行分类：

% 加载图像数据集
imds = imageDatastore('路径/到/图像/文件夹', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

% 划分训练集和测试集
[trainImgs, testImgs] = splitEachLabel(imds, 0.7, 'randomized');

% 定义卷积神经网络结构
layers = [
    imageInputLayer([32 32 3])
    convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same')
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
    reluLayer()
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer()
    classificationLayer()
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 10, 'InitialLearnRate', 0.001);

% 训练卷积神经网络
net = trainNetwork(trainImgs, layers, options);

% 在测试集上评估性能
predictedLabels = classify(net, testImgs);
accuracy = mean(predictedLabels == testImgs.Labels);

% 显示准确率
disp(['准确率：' num2str(accuracy)]);

这段代码首先加载图像数据集，然后将其划分为训练集和测试集。接下来，定义了一个简单的卷积神经网络结构，并设置了训练选项。然后，使用训练集对网络进行训练，并在测试集上评估性能。最后，显示了分类准确率。