使用python计算softmax激活函数
使用Python计算softmax激活函数的步骤如下：
- 首先，导入所需的库：
import numpy as np- 定义softmax函数：
def softmax(x):
e_x = np.exp(x - np.max(x)) # 防止溢出
return e_x / np.sum(e_x)- 调用softmax函数并传入待计算的向量或矩阵：
x = np.array([2, 1, 0.5])
result = softmax(x)
print(result)以上代码将输出softmax函数计算后的结果。
softmax激活函数是一种常用的激活函数，它将输入的向量或矩阵转换为概率分布。它的主要优势在于能够处理多类别分类问题，并且输出的概率值总和为1。
应用场景：
- 多类别分类问题：softmax函数常用于神经网络中的输出层，用于将神经网络的输出转换为概率分布，从而进行多类别分类。
- 自然语言处理：softmax函数可以用于文本分类、情感分析等任务中，将文本对应的特征向量转换为概率分布，从而进行分类或情感判断。
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我正在尝试使用softmax作为输出函数来训练一个多任务分类神经网络。 这个想法来自论文“超越炒作:深度神经网络优于使用ChEMBL生物活性基准集的既定方法”，其中作者描述了一个具有3个隐藏层(4000,2000,1000)和一个输出层的MT-NN，其节点数量与任务数量相同(即1227)。该数据集由针对不同蛋白质靶标和标签"1“和"0”测试的分子组成，将它们描述为活性/非活性。此外，一个分子可以被归类为在多个目标中具有活性。 在论文中，作者在输出层使用了一个自定义的softmax函数，它给出了每个节点/任务的独立概率，而不是产生一个和为1的概率向量o。这对我来说很奇怪，因为我
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下面是相关的代码片段，您可以看到：
self.outputs = nn.Linear(NETWORK_WIDTH, 2) # 1 or 2 dimensions?
def forward(self, x):
# other la
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ArcFace是严格意义上的损失函数还是激活函数？
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对于标题中的问题的答案是非常明显的，因为它通常被称为"ArcFace丢失“。
然而，有一部分让我感到困惑：
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此外，我还看到了许多将Softmax称为损失函数的来源，而我以前所理解的是许多分类神经网络输出层的激活函数。
基于这两个混淆点，我目前的理解是，丢失函数，即网络实际上是如何计算给定示例表示“错误程度”的数目的，而不管是交叉熵。ArcFace，和Softmax一样，是输出层的激活函数。
这是对的吗？如
浏览 5提问于2019-12-17得票数 2
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如何正确使用交叉熵损失对软件最大值进行分类？
python、deep-learning、pytorch、softmax、cross-entropy
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这让我很困惑。
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如果网络有最终的softmax层，如何训练网络(哪种损失，以及如何)？
我在Pytorch论坛上找到了，它很可能回答了所有这些问题，但是我无法将它编译成工作的、可读的Pytorch代码。
我的假设答案是：
就像。
线性层输出的指数，这实际上是逻辑(日
浏览 2提问于2020-12-22得票数 3
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关于作为预测输出层的Softmax函数
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但我的问题是:当使用softmax作为分类器时，是使用argmax函数来获得类的索引。那么，如果重要的参数是得到正确类的指标，那么得到一个或更高的累积概率之间有什么区别呢？
在python中，我做了另一个softmax (实际上不是softmax函数)，但是分类器的工作方式与真正的softmax函数的分类器一样：
import numpy as np
classes = 10
classes_list = ['dog&#
浏览 5提问于2021-01-19得票数 0
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为什么在分类神经网络中，常使用softmax函数作为输出层的激活函数？
machine-learning、neural-network、deep-learning、classification、activation-function
在分类神经网络的输出层中，softmax函数的哪些特性使其成为最受欢迎的激活函数？
浏览 0提问于2018-08-23得票数 1
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1回答
将西格莫德输出改为概率
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我已经用乙状结肠训练了最后一层神经网络。如果我不能用softmax对网络进行再培训，我是否可以将最终的预测改变为概率？现在，pred = fin_model.predict_proba(x_train)的输出如下
array([[0.65247375, 0.45892698],
[0.65919983, 0.4590024 ],
[0.15964866, 0.47771254],
[0.53297156, 0.47564888],
[0.16078213, 0.4779702 ]], dtype=float32)
与0.6524+0.45
浏览 3提问于2020-12-02得票数 0
1回答
密度预测的多类回归方法
machine-learning、python、keras、time-series、regression
这是我在DS社区中的第一个问题，所以我很乐意接受任何一种(元)建议:)。
我有一组users的时间序列数据(~100)，而每15分钟就记录它们连接到的antenna (~80) (类似于手机连接)。
基于这些数据，我创建了一个密度向量，在一段时间内，t(即01.01.2016在06:00)计算了有多少用户连接到哪个天线。
这种密度对象(与上面给定的日期和时间相同)可能如下所示：
100: 5；
101: 2；
102: 3；
103: 0；
而第一个数字是指天线的某些ID，而第二个数字是指连接到天线的用户数量。
我计划把这个时间序列数据输入一个递归神经网络。
结果应该是在下一个时间步骤(因此每
浏览 0提问于2019-06-25得票数 1
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