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在数学,尤其是概率论和相关领域中,归一化指数函数,或称Softmax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z“压缩”到另一个K维实向量σ(z)中,使得每一个元素的范围都在(0,1)之间,并且所有元素的和为1。该函数多于多分类问题中。
import math z = [ 1.0 , 2.0 , 3.0 , 4.0 , 1.0 , 2.0 , 3.0 ] z_exp = [math.exp(i) for i in z] print (z_exp) # Result: [2.72, 7.39, 20.09, 54.6, 2.72, 7.39, 20.09] sum_z_exp = sum (z_exp) print (sum_z_exp) # Result: 114.98 # Result: [0.024, 0.064, 0.175, 0.475, 0.024, 0.064, 0.175] softmax = [ round (i / sum_z_exp, 3 ) for i in z_exp] print (softmax) |
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原文地址:https://www.cnblogs.com/kuipertan/p/12769517.html