在数学，尤其是概率论和相关领域中，Softmax函数，或称归一化指数函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维向量 “压缩”到另一个K维实向量 中，使得每一个元素的范围都在 之间，并且所有元素的和为1。 该函数的形式通常按下面的式子给出：
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2018-10-08 15:05:00
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这几天学习了一下softmax激活函数，以及它的梯度求导过程，整理一下便于分享和交流！一、softmax函数softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是更形象的如下图表示： softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax
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2021-04-18 21:09:00
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softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！ 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是 softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用，就映射成为(0,
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2020-09-08 09:08:00
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其实整个推导，上面这个图片已经介绍得十分清楚了，但是仍有很多小步骤被省略掉了，我会补上详细的softmax求导的过程： (1)softmax函数
\quad
首先再来明确一下softmax函数，一般softmax函数是用来做分类任务的输出层。softmax的形式为:
原创
2022-04-19 10:11:15
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在机器学习和深度学习的应用中，softmax函数是一个常用的激活函数，尤其是在多类分类任务中。softmax函数将输出值转换为概率分布，使每个值的范围在0到1之间，并且所有输出之和为1。本文将详细探讨如何在Python中实现softmax函数，涵盖其背后的逻辑、代码示例以及与其他激活函数的对比。
```python
import numpy as np
def softmax(x):
# 如何实现Softmax函数
## 流程图
```mermaid
graph TD
A(输入向量) --> B(计算指数)
B --> C(计算和)
C --> D(计算概率)
```
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
|-----|-----|
| 1 | 计算输入向量中每个元素的指数 |
| 2 | 求所有指数的和 |
| 3 | 计算每个元素的概率值 |
原创
2024-05-10 04:51:10
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重载： 同一类定义中的同名成员函数才存在重载关系 ，主要特点是
函数的参数类型和数目有所不同 ，但
不能出现函数参数的个数和类型均相同覆盖： 在
派生类中覆盖基类中的同名函数，要求两个函数的
参数个数、参数类型、返回类型都相同，且基类函数必须是虚函数。
隐藏：  
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2024-07-15 22:37:18
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# PyTorch中的Softmax函数：简单易懂的指南
在深度学习领域，激活函数扮演着重要的角色。其中，Softmax函数是分类问题中常用的一种激活函数。本文将深入探讨PyTorch中的Softmax函数，包括其原理、应用场景和代码示例。
## Softmax函数的原理
Softmax函数的主要作用是将一个向量中的元素转换为概率分布。给定一个向量$\mathbf{z} = [z_1, z_
原创
2024-09-01 04:02:32
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# Softmax函数在Java中的应用
Softmax函数是一个常用的神经网络激活函数，它将一组实数转换为概率分布。在机器学习和深度学习领域，Softmax函数通常被用来对神经网络输出的原始分数进行归一化，使其可以表示为一个概率分布。在Java中，我们可以很容易地实现Softmax函数来处理数据。
## Softmax函数的公式
Softmax函数的公式如下所示：
$$
S(z)_{j}
原创
2024-07-05 06:09:23
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请注意，与标准 Softmax 类似，如果需要处理多个样本的情况，可以将输入张量的第一维设置为样本数量，然后在 softmax() 函数中指定 dim 参数为 1。这将对每个样本进行独立的 Negative Softmax 转换，并返回一个大小为 (batch_size, n) 的张量，其中每一行都是对应样本的概率分布。接下来，我们使用 PyTorch 中的 torch.nn.functional.softmax() 函数和 - 运算符来将其转换为 Negative Softmax，即 -x/tau。
原创
2023-04-19 17:24:13
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在机器学习和神经网络中，激活函数是一种用于决定神经元输出的非线性函数。sigmoid 函数sigmoid 函数是一种常用的激活函数，它将输入值压缩到 0 和 1 之间。sigmoid 函数的实现可以使用以下代码：import numpy as np
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))阶跃函数阶跃函数是一种简单的激活函数，它将输入值分为两
非极大值抑制NMS的作用：是目标检测框架中的后处理模块，主要用于删除高度冗余的bbox。?一、NMS【参考】非极大值抑制NMS的过程：根据置信度得分进行排序；选择置信度最高的边界框添加到最终输出列表中，将其从原始边界框列表中删除；计算所有边界框的面积；计算置信度最高的边界框与其它候选框的IoU；删除IoU大于阈值的边界框；（一般IOU取0.3~0.5）重复上述过程，直至原始边界框列表为空。def
1.sigmod函数\[ \sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}} \]sigmod函数的输出值再（0，1）这个开区间中，经常被用来映射为概率值。 sigmod函数作为激活函数曾经比较流行。 缺陷当输入稍微远离了坐标原点，函数的梯度就变得很小了，几乎为零。当反向传播经过了sigmod函数，这个链条上的微分就很小很小了，况且还可能经过很多个sigmod函数，最后会导致权重w对损失函数
本文内容：nn.init 中各种初始化函数Xavier 初始化He 初始化torch.init https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch-nn-init
1. 均匀分布torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1)2. 正太分布torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1)
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2024-10-29 18:00:14
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用Matt Mazur的例子，来简单告诉读者推导过程吧（其实就是链式）！先初始化权重和偏置量，得到如下效果：一、激活函数1.1 什么是激活函数？激活函数可以分为线性激活函数（线性方程控制输入到输出的映射，如f(x)=x等）以及非线性激活函数（非线性方程控制输入到输出的映射，比如Sigmoid、Tanh、ReLU、LReLU、PReLU、Swish 等）激活函数是向神经网络中引入非线性因素，通过激活
Python实现softmax函数：PS：为了避免求exp(x)出现溢出的情况，一般需要减去
原创
2022-08-24 17:14:27
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一、Sigmoid函数和Softmax函数是常用的激活函数，它们在神经网络中经常用于实现非线性映射。Sigmoid函数：Sigmoid函数常用于二分类问题，它将输入的取值范围映射到一个介于0和1之间的输出。Sigmoid函数的公式是 f(x) = 1 / (1 + exp(-x))，其中exp(x)表示自然指数函数e的x次方。Sigmoid函数的输出可以看作是输入值的概率估计，适用于将输入映射到概
一、函数重载的概念1、同名函数，参数不同（包括类型、顺序不同）2、全局函数和类的成员函数同名不算重载，因为函数的作用域不同（全局函数被调时应加“：：”标志） 二、成员函数的重载、覆盖与隐藏1、成员函数被重载的特征： a、相同的范围（在同一个类中） b、函数名字相同 c、参数不同 d、virtual关键字可有可无2、覆盖是指派生类函数覆盖基类函数，特征是： a、不同的范围（分别位
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2024-04-06 08:43:59
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激活函数目录==SoftPlus====Softmax====Sigmoid====修正线性单元（Rectified linear unit，ReLU）====参数化修正线性单元（Parameteric Rectified Linear Unit，PReLU）====带泄露修正线性单元（Leaky ReLU）====指数线性单元（Exponential Linear Unit，ELU）====双
所谓激活函数，就是在神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。常见的激活函数包括Sigmoid、TanHyperbolic(tanh)、ReLu、 softplus以及softmax函数。这些函数有一个共同的特点那就是他们都是非线性的函数。那么我们为什么要在神经网络中引入非线性的激活函数呢？解释就是：如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层
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2024-03-12 19:59:01
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