softmax函数python实现

softmax函数可以用以下的Python代码实现：

import numpy as np

def softmax(x):
    # 计算指数函数
    exp_x = np.exp(x)
    # 计算分母
    sum_exp_x = np.sum(exp_x)
    # 计算softmax值
    softmax_x = exp_x / sum_exp_x
    
    return softmax_x

这里使用了NumPy库，首先计算出每个输入值的指数，然后计算出所有指数的和，最后将每个指数除以总和，得到softmax值。

相关问题

softmax函数python定义

softmax函数是一种常用的激活函数，它将一个向量的实数值转化为概率分布。在Python中，可以使用以下方式定义softmax函数：

import numpy as np

def softmax(x):
    e_x = np.exp(x - np.max(x))  # 防止指数溢出
    return e_x / np.sum(e_x)

上述代码中，首先使用NumPy库导入所需的模块。然后，定义了一个名为softmax的函数，它接受一个向量x作为输入。在函数内部，通过减去向量x中的最大值来避免指数溢出的问题。然后，使用np.exp函数计算每个元素的指数值，并将其归一化为概率分布，即将每个元素除以所有元素的和。

这样，当你调用softmax函数并传入一个向量时，它将返回一个概率分布向量，其中每个元素表示对应类别的概率。

softmax函数python

Softmax函数是一种常用的多分类函数，在机器学习和深度学习领域广泛应用。它将输入向量映射为概率向量，常用于分类问题中的输出层。Softmax函数的Python实现如下：

import numpy as np

def softmax(x):
    # 减去每行的最大值，避免溢出
    row_max = np.max(x)
    x = x - row_max
    # 计算e的指数次幂
    x_exp = np.exp(x)
    # 求和
    x_sum = np.sum(x_exp)
    # 归一化
    s = x_exp / x_sum
    return s