🌟softmax实现(程序逐句讲解)🌟

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在深度学习的世界里,softmax函数是分类任务中的明星选手之一!它能把模型输出转化为概率分布,帮助我们轻松搞定多分类问题。今天,让我们一起用代码探索它的魅力吧!👇

首先,我们需要导入必要的库,比如NumPy,它是数据处理的好帮手。「`import numpy as np`」这行代码就像是开启冒险旅程的地图。接着,定义一个简单的输入向量,例如:「`scores = np.array([2.0, 1.0, 0.1])`」,它代表了每个类别的原始得分。

接下来,就是核心部分啦!softmax公式是 \( e^{x_i} / \sum(e^{x_j}) \),即指数化后归一化。我们可以这样写:

```python

exp_scores = np.exp(scores)

probs = exp_scores / np.sum(exp_scores)

```

每一行代码都在赋予数字新的意义——从原始分数到最终的概率分布!最后打印结果,你会看到 `[0.7, 0.2, 0.1]` 这样的答案,是不是很神奇?✨

通过这段代码,我们不仅实现了softmax功能,还掌握了其背后的数学原理。每一次运行都是一次对AI世界的深入理解!🚀

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