matlab如何用softmax

在Matlab中使用Softmax函数可以通过以下步骤实现：

1. 首先，定义一个函数来计算Softmax函数的输出。可以使用以下代码：

function y = softmax(x)
    exps = exp(x);
    y = exps / sum(exps);
end

2. 在训练函数中，使用Softmax函数来计算输出层的概率分布。可以使用以下代码：

v = W2 * y1;
y = softmax(v);

这里的`W2`是输出层的权重矩阵，`y1`是隐藏层的输出结果。

3. 在检验阶段，同样使用Softmax函数来计算每个分类的概率分布。可以使用以下代码：

v1 = W1 * x;
y1 = sigmoid(v1);
v = W2 * y1;
y = softmax(v);

这里的`W1`是隐藏层的权重矩阵，`x`是输入的图片矩阵。

综上所述，以上是在Matlab中使用Softmax函数的方法。希望对你有所帮助！\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习（matlab）——3.多分类](https://blog.csdn.net/weixin_53947040/article/details/122633281)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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