Advertisement

softmax函数的推导

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文详细介绍了Softmax函数的数学推导过程及其在机器学习分类问题中的应用原理。适合对算法理论感兴趣的读者阅读。 softmax函数的详细推导过程可以帮助理解它为何如此设计以及它的来源。看完之后就能明白softmax是如何产生的及其背后的原理。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • softmax函数的推导
    优质
    本文详细介绍了Softmax函数的数学推导过程及其在机器学习分类问题中的应用原理。适合对算法理论感兴趣的读者阅读。 softmax函数的详细推导过程可以帮助理解它为何如此设计以及它的来源。看完之后就能明白softmax是如何产生的及其背后的原理。
     
  • Log Softmax函数
    优质
    Log Softmax函数是机器学习中常用的激活函数，主要用于多分类问题中的输出层。它结合了softmax和对数操作，便于计算概率分布并对交叉熵损失函数进行优化。 Python版本的softmax函数如下： ```python def softmax(x, axis=1): # 计算每行的最大值 row_max = x.max(axis=axis) # 每个元素都需要减去对应的最大值，否则求exp(x)会溢出，导致inf情况 row_max = row_max.reshape(-1, 1) x = x - row_max # 计算e的指数次幂 x_exp = np.exp(x) # 求和并计算softmax值 x_sum = np.sum(x_exp, axis=axis, keepdims=True) softmax_values = x_exp / x_sum return softmax_values ``` 这段代码首先找到输入数组`x`中每一行的最大值，然后将每个元素减去该最大值得到一个新的矩阵。接着计算新矩阵的指数函数，并求和得到归一化因子。最后通过除以这个归一化的因子来获得softmax的结果。
     
  • 在Python中实现Softmax回归函数的方法(推荐)
    优质
    本文将详细介绍如何在Python中实现Softmax回归函数，并提供代码示例和相关解释，帮助读者轻松掌握这一机器学习中的重要概念。 下面为大家带来一篇关于在Python下实现Softmax回归函数的方法（推荐）。我觉得这篇文章非常不错，现在分享给大家作为参考。一起跟随我来看吧。
     
  • Softmax函数的原理和Python实现详解
    优质
    本文详细解析了softmax函数的工作原理，并提供了其在Python中的具体实现方法，帮助读者深入理解该函数的应用场景及其编程实践。 本段落主要介绍了Softmax函数的原理及其在Python中的实现过程，并通过示例代码进行了详细解释。内容对于学习或工作中需要理解该主题的人来说具有参考价值。有兴趣的朋友可以参考此文进行深入学习。
     
  • 点扩散函数理论及其推导
    优质
    《点扩散函数理论及其推导》一书深入探讨了光学成像系统中的核心概念——点扩散函数（PSF），详细介绍了其数学定义、物理意义及在图像处理与恢复领域的应用，为读者提供了从基础到高级的全面理解。 点扩散函数的基本理论对于学习来说非常有帮助，这是一份非常好的描述性资料，希望能得到更多指导。
     
  • LFM信号模糊函数及其Matlab推导
    优质
    本文章主要介绍LFM信号模糊函数的概念、性质及推导过程，并通过实例演示如何利用MATLAB进行相关计算和仿真。 求解线性调频脉冲与线性调频脉冲串的模糊函数。
     
  • 有损差动积分器传递函数的推导
    优质
    本文档详细探讨了有损差动积分器的传递函数推导过程，通过分析其内部电路结构和数学模型，系统地阐述了从微分方程到传递函数的具体步骤。 在电子工程领域，传递函数是分析线性时不变系统（LTI）动态特性的关键工具。本主题将详细探讨有损积分器和差动积分器的传递函数推导过程。 首先来看有损积分器的传递函数。一个典型的有损积分器由电阻R1、电容C2以及输入电压Vi(s)构成，输出电压为Vo(s)。根据基尔霍夫电压定律，可以得到以下关系： \[ V_i(s) - \frac{0}{R_1} = \frac{0 - V_0(s)}{R_2} \] 通过整理上述方程式，我们得出有损积分器的传递函数为： \[ V_0(s) = -\frac{R_2}{R_1} \cdot \frac{sC_2V_i(s)}{1 + sC_2} \] 这里的s是复频率，表示\( s = σ + jω \)，其中σ代表系统的稳定性（实部），而ω则代表角频率（虚部）。将s替换为jω后，我们得到有损积分器在频域中的传递函数H(jω)： \[ H(j\omega) = -\frac{R_2}{R_1} \cdot \frac{j\omega C_2}{1 + j\omega C_2} \] 这个传递函数描述了输入信号频率对输出信号的影响，其幅度和相位特性可以进一步分析系统的频域响应。 接下来讨论差动积分器的传递函数。该电路由两个输入电压V1(s)和V2(s)，电阻R1、R2以及电容C1、C2组成。通过节点电压法分析可得： \[ V_+ = \frac{V_{i2}(s) R_2 + 1/s C_2}{1 + 1/s C_2} \] \[ V_- = V_+ \cdot \frac{1/s C_2}{1/s C_2} \] 进一步地： \[ V_0(s) = \frac{V_{i1}(s) - V_{i2}(s)}{1/(sC_1) + 1/(sC_2)} \] 假设R1=R2=R且C1=C2=C，我们可以简化上述关系为： \[ V_i2(s) - V_i1(s) = RC \cdot V_0(s) \] 进而得到差动积分器的传递函数表达式： \[ V_0(s) = \frac{V_{i2}(s) - V_{i1}(s)}{RC s} \] 将s替换为jω后，我们获得差动积分器在频域中的传递函数形式： \[ V_0(j\omega) = \frac{V_i2(j\omega) - V_i1(j\omega)}{R C j\omega} \] 这个传递函数揭示了输入信号间的差异以及频率对输出的影响。 综上所述，有损积分器的H(jω)和差动积分器的V_0(jω)都是描述输入与输出之间关系的关键数学表达式。它们帮助我们理解电路在不同频段下的动态特性，并可用于设计滤波器或控制系统中的控制器等应用中，以确保系统性能符合特定频率范围内的需求。
     
  • LCL滤波器传递函数（阻抗法）推导- Bing
    优质
    本文介绍了使用阻抗法推导LCL滤波器传递函数的过程，详细解释了各元件参数对系统特性的影响。 LCL滤波器传递函数（阻抗法）推导过程涉及使用电路的阻抗特性来分析和计算其频率响应。这种方法通过考虑电感、电容元件在不同频率下的阻抗表现，进而得出整个系统的传递函数表达式。具体步骤包括确定各个组件的复数阻抗，并将其组合成完整的系统模型，以便进行进一步的数学处理和仿真验证。 这种推导方法对于理解和优化电力电子电路中的滤波效果非常有用，特别是在需要精确控制电流或电压谐波的情况下。通过分析LCL结构中各部分元件的影响，工程师可以设计出更高效的滤波解决方案来满足特定的应用需求。
     
  • Softmax Regression Practice in UFLDL（softmax回归）
    优质
    本实践教程深入浅出地介绍UFLDL中softmax回归的概念与应用，帮助学习者掌握该算法在多分类问题中的实现技巧及优化方法。 UFLDL Exercise: Softmax Regression（softmax回归）提供了可以直接运行的matlab实验代码。
     
  • PCA的数学推导详解
    优质
    本文章详细解析了主成分分析（PCA）背后的数学原理，通过逐步推导帮助读者深入理解PCA的工作机制及其在数据降维中的应用。 PCA（主成分分析）降维过程的数学简单推导如下： 首先计算数据集的协方差矩阵，并对其进行特征值分解以获得对应的特征向量与特征值。然后，根据这些特征值得到各个主成分的重要性排序。 接着选择前k个最大特征值所对应的特征向量作为新的基底（即降维后的空间），并利用这组基对原始数据进行线性变换从而实现维度的降低。这一过程可以有效减少数据集中的冗余信息，同时保留尽可能多的数据变化特性。