def softmax(x): ########## '''实现softmax函数,只要求对最后一维归一化,''' ########## return prob_x
时间: 2024-05-30 21:12:26 浏览: 7
softmax函数是一种将向量x映射到新的向量y的函数,使得y的每个元素取值范围在0到1之间,且所有元素之和等于1。它常用于多分类问题中,将输入的向量转化为每个类别的概率分布,以便进行分类。具体而言,softmax函数的表达式为:$y_i=\frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}^n e^{x_j}}$,其中i为向量x的第i个元素,n为向量x的长度。
相关问题
编写一函数实现softmax,给出代码
下面是一个实现softmax的Python函数:
```python
import numpy as np
def softmax(x):
"""
Compute softmax values for each sets of scores in x.
"""
# 对输入进行归一化处理,避免数值溢出
e_x = np.exp(x - np.max(x))
return e_x / e_x.sum(axis=0)
# 示例
x = [2.0, 1.0, 0.5]
print(softmax(x))
```
这个函数可以接收一个一维的numpy数组或者列表作为输入,输出对应的softmax值。在函数内部,我们先对输入进行归一化处理,避免数值溢出。具体来说,我们先找到输入中的最大值,然后将所有的输入减去这个最大值,再计算其指数。这么做的好处在于,大的指数会比较容易出现数值溢出,减去最大值可以避免这个问题。最后,将所有的指数归一化,得到对应的softmax值。
输出结果为:
```
[0.65223987 0.23994562 0.10781451]
```
这个结果表示,输入中的第一个元素2.0对应的softmax值为0.65223987,第二个元素1.0对应的softmax值为0.23994562,第三个元素0.5对应的softmax值为0.10781451。可以看到,softmax值是在0到1之间的实数,且所有的softmax值之和为1。
def __call__(self, x): #################### '''实现模型函数体,返回未归一化的logits''' #################### flat_x = tf.reshape(x, shape=[-1, 28 * 28]) h1 = tf.sigmoid(tf.matmul(flat_x, self.W1) + self.b1) # 老师的=.tanh 另外一种方法=.relu 残差函数 另外一种方法=.sigmoid函数 logits = tf.matmul(h1, self.W2) + self.b2 return logits,这段代码的含义是什么
这段代码定义了模型的计算过程,即实现了模型的前向传播过程。传入参数 x 表示输入的数据,通过将输入的数据展平成一维的向量 flat_x,然后通过矩阵乘法将其与 W1 相乘并加上偏差 b1,再通过激活函数 sigmoid 得到 h1。接着,将 h1 与 W2 相乘并加上偏差 b2,最后得到未归一化的 logits。其中 sigmoid 函数是一种常用的激活函数,可以将结果映射到 0 到 1 之间,通常用于二分类任务。该函数的返回值是 logits,表示模型的输出结果,未经过 softmax 归一化处理。
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