softmax matlab代码

以下是一个简单的 softmax 函数的 MATLAB 代码实现：

function y = softmax(x)
    % 计算 softmax 函数
    % x: 输入向量
    % y: 输出向量

    % 计算指数
    ex = exp(x);
    % 计算和
    sum_ex = sum(ex);
    % 计算 softmax
    y = ex / sum_ex;
end

使用方式：

将输入向量作为参数传递给函数，函数将返回 softmax 后的输出向量。

例如：

x = [1, 2, 3];
y = softmax(x);
disp(y);

输出结果为：

0.0900    0.2447    0.6652

相关问题

softmax图像代码matlab

根据提供的引用内容，softmax函数是一种常用于分类问题的激活函数，它将输出结果压缩在0-1之间，并依据输出的总和来分类。下面是一个使用Matlab绘制softmax函数图像的示例代码：

x = -10:0.1:10;
y = exp(x) ./ sum(exp(x));
plot(x, y);
title('Softmax Function');
xlabel('Input');
ylabel('Output');

这段代码首先定义了一个x轴的范围，然后计算了对应的y值，最后使用plot函数绘制了softmax函数的图像。你可以根据需要修改x轴的范围和步长，以及添加更多的绘图参数来美化图像。

softmax多分类的matlab代码实现

以下是softmax多分类的matlab代码实现：

function y = Softmax(x)
    ex = exp(x);
    y = ex/sum(ex);
end

其中，输入参数x为一个向量，输出y也为一个向量，表示x中每个元素对应的概率值。

--相关问题--:
1. 什么是Softmax函数？
2. Softmax函数有什么应用场景？
3. 如何在神经网络中使用Softmax