Softmax function

在数学，尤其是概率论和相关领域中，Softmax函数，或称归一化指数函数，是逻辑斯谛函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维向量  z {\displaystyle \mathbf {z} }  “压缩”到另一个K维实向量  σ ( z ) {\displaystyle \sigma (\mathbf...

S型函数（英語：sigmoid function，或稱乙狀函數）是一種函数，因其函數圖像形状像字母S得名。其形狀曲線至少有2個焦點，也叫“二焦點曲線函數”。S型函数是有界、可微的实函数，在实数范围内均有取值，且导数恒为非负，有且只有一个拐点。S型函数和S型曲线指的是同一事物。 逻辑斯谛函数是一种常见的S型函数，其公式如下：...

Attention ( Q , K , V ) = softmax ( Q K T d k ) V {\displaystyle {\begin{aligned}{\text{Attention}}(Q,K,V)={\text{softmax}}\left({\frac {QK^{\mathrm...

邏輯斯諦函數（英語：logistic function）是一种常见的S型函数，其函數圖像稱為逻辑斯谛曲线（英語：logistic curve）。简单的逻辑斯谛函数可用下式表示： f ( x ) = L 1 + e − k ( x − x 0 ) {\displaystyle f(x)={\frac...

^ ^ 此處 σ {\displaystyle \sigma } 是邏輯函數。 说明 ^ 此處δ是克羅內克δ函數。 邏輯函數 線性整流函數 Softmax函數 人工神經網路 深度學習 Bergstra, James; Desjardins, Guillaume; Lamblin, Pascal;...

softmax分类器。微调一般用来调整softmax分类器的分类数。例如原网络可以分类出2种图像，需要增加1个新的分类从而使网络可以分类出3种图像。微调（fine-tuning）可以留用之前训练的大多数参数，从而达到快速训练收敛的效果。例如保留各个卷积层，只重构卷积层后的全连接层与softmax层即可。...

(\mathbf {x} )}={\frac {\exp x_{i}}{\sum _{j}\exp {x_{j}}}},} 表明LogSumExp的梯度是softmax函数。 LogSumExp的凸共轭是负熵。 当通常的算术计算在对数尺度上进行时，经常会遇到LSE函数，例如对数概率。...

督学习、增强学习）以及激活函数相关。例如，为了在一个多分类问题上进行监督学习，通常的选择是使用ReLU作为激活函数，而使用交叉熵作为代价函数。Softmax函数定义为 p j = exp ⁡ ( x j ) ∑ k exp ⁡ ( x k ) {\displaystyle p_{j}={\frac...