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函数matlab

### 如何在Matlab中实现Softmax函数

为了防止数值溢出并确保稳定性，在实际应用中通常会采用一种改进版本的Softmax函数。下面展示了一个稳定版的Softmax函数实现方法[^2]。

function prob = softmax(x)
    % 减去最大值以提高数值稳定性
    shifted_x = x - max(x);
    
    % 计算指数部分
    exp_shifted_x = exp(shifted_x);
    
    % 归一化处理获得概率分布
    prob = exp_shifted_x ./ sum(exp_shifted_x);
end

此代码片段定义了一个名为`softmax` 的函数，接受输入向量 `x` 并返回对应的 Softmax 变换后的输出向量 `prob` 。具体来说：

- 首先减去了输入的最大值来提升数值稳定性；
- 接着利用自然常数 e 对调整后的输入求幂运算；
- 最终除以其总和完成归一化操作使得输出构成有效的概率分布[^1]。

当希望使用该函数时可以直接调用它，并传入相应的数据作为参数。例如给定一组分数 `[1.0, 2.0, 3.0, 4.0]` ，可以这样执行：

scores = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0];
probs = softmax(scores);

disp('各选项的概率:');
disp(probs');

上述命令将会打印各个类别的概率值，这些值加起来等于1，表示不同类别被选中的可能性大小关系。