e_x = np.exp(x - np.max(x)) return e_x / e_x.sum()的作用
时间: 2024-06-09 16:12:07 浏览: 8
这段代码是用来计算 softmax 函数的,softmax 函数将一个 N 维向量放缩到另一个 N 维向量中,其中每个元素都在 (0, 1) 之间且和为 1。它常常用在机器学习中,特别是分类问题中,将输出层节点的值通过 softmax 函数进行处理,得到每一类的概率分布。这段代码中,np.exp(x - np.max(x)) 避免了指数计算时溢出的问题,e_x.sum() 是为了将向量元素的和归一化到 1。
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def softmax(probs): max_val = np.max(probs, axis=0) p_exp = np.exp(probs - max_val) p_exp_sum = np.sum(p_exp, axis=0) return p_exp / p_exp_sum
这是一个 softmax 函数,用于对输入的概率分布进行归一化处理。具体实现方法如下:
- `softmax(probs)`:函数名称,输入参数 probs 是一个 numpy 数组,表示概率分布。
- `max_val = np.max(probs, axis=0)`:找到 probs 数组中的最大值,axis=0 表示对每列求最大值。
- `p_exp = np.exp(probs - max_val)`:对 probs 中的每个元素减去最大值,然后进行指数运算。
- `p_exp_sum = np.sum(p_exp, axis=0)`:对 p_exp 数组中的每列求和,得到每列元素的指数和。
- `return p_exp / p_exp_sum`:将 p_exp 数组中的每个元素除以对应列的指数和,得到归一化后的概率分布。
softmax 函数常用于机器学习中的分类问题,通过对分类器的输出进行 softmax 处理,可以得到各个分类的概率分布。
解读这段代码 def value(self, x: np.ndarray) -> np.ndarray: ''' Parameters: x is the input to the softmax function. x is a two dimensional numpy array. Each row is the input to the softmax function Returns: output of the softmax function. The returned value is with the same shape as that of x. ''' #### write your code below #### x_max = np.max(x, axis=1, keepdims=True) exp_x = np.exp(x - x_max) softmax = exp_x / np.sum(exp_x, axis=1, keepdims=True) return softmax
这段代码定义了一个名为 `value()` 的函数,用于计算 softmax 函数的输出。
函数的输入参数 `x` 是一个二维的 numpy 数组,其中每一行表示 softmax 函数的输入。函数的返回值是 softmax 函数的输出,具有与输入 `x` 相同的形状。
在函数的实现中,首先使用 `np.max()` 函数计算 `x` 中每一行的最大值,并使用 `keepdims=True` 保持输出的维度与输入相同。然后,使用 `np.exp()` 计算 `x` 减去最大值后的指数值。这是为了避免指数溢出。
接下来,通过计算指数值除以每一行指数值的和,得到 softmax 函数的输出。使用 `np.sum()` 函数计算每一行指数值的和,并使用 `keepdims=True` 保持输出的维度与输入相同。
最后,将计算得到的 softmax 输出作为函数的返回值。
你可以调用这个函数,并传递一个二维数组作为输入,以计算 softmax 函数的输出。