softmax 的代码示例

以下是 Python 中的 softmax 函数示例代码：

import numpy as np

def softmax(x):
    exp_x = np.exp(x)
    return exp_x / np.sum(exp_x)

x = np.array([1, 2, 3])
print(softmax(x))

这个函数接受一个一维的 Numpy 数组作为输入，然后返回一个相同大小的数组，其中每个元素都是输入数组对应元素的 softmax 值。

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softmax 代码

下面是一个简单的Python代码示例，用于计算softmax函数：

import numpy as np

def softmax(x):
    e_x = np.exp(x - np.max(x))
    return e_x / e_x.sum(axis=0)

# 示例输入
x = np.array([2.0, 1.0, 0.5])

# 调用softmax函数
output = softmax(x)

print(output)

这个代码使用了NumPy库来进行数学计算。首先，输入向量x被减去了其最大值，以避免指数函数溢出。然后，使用np.exp()函数计算每个元素的指数值，并使用np.sum()函数求和。最后，将每个元素除以总和，得到softmax函数的输出。

运行上述代码，将输出softmax函数的结果。

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。