import numpy as np
defsoftmax
(x):
""" 對輸入x的每一行計算softmax。
該函式對於輸入是向量(將向量視為單獨的行)或者矩陣(m x n)均適用。
**利用softmax函式的性質: softmax(x) = softmax(x + c)
引數:x -- 乙個n維向量,或者m x n維numpy矩陣.
返回值:
x -- 在函式內部處理後的x
"""orig_shape = x.shape
# 根據輸入型別是矩陣還是向量分別計算softmax
iflen
(x.shape)
>1:
# 矩陣
tmp = np.
max(x,axis=1)
# 得到每行的最大值,用於縮放每行的元素,避免溢位。 shape為(x.shape[0],)
x -= tmp.reshape(
(x.shape[0]
,1))
# 利用性質縮放元素
x = np.exp(x)
# 計算所有值的指數
tmp = np.
sum(x, axis =1)
# 每行求和
x /= tmp.reshape(
(x.shape[0]
,1))
# 求softmax
else
:# 向量
tmp = np.
max(x)
# 得到最大值
x -= tmp # 利用最大值縮放資料
x = np.exp(x)
# 對所有元素求指數
tmp = np.
sum(x)
# 求元素和
x /= tmp # 求somftmax
return x
x = np.array([[
1,2,
3],[
4,7,
6]])
(softmax(x)
)
softmax分類器 python實現
演算法這裡為了防止大家看不懂我的程式,我在這裡做一些定義 jj x i 1 p y i j x i j 1 p y i j x i e tjx i kl 1e tlx i 2 e tlx i 3 資料集 特徵將整個圖作為特徵 已上傳github 這次的 是python3的。encoding utf8...
python實現 softmax啟用函式
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