Softmax(y=c|x[1…n])=exp(x[c])/(exp(x[1])+…+exp(x[n])). 在编码中使用了对数公式,在一定程度上避免了指数爆炸问题. // softmax 函数,也可以看作是最后一层的激活函数 static m_float nerve_softmax(m_float *out,m_float *a,int len) { m_float sum = 0,max; max = a[0]; f...
softmax函数的计算方式是 softmax(x) = \frac{e^x}{\sum_{x\in X}e^x} 也就是说对于每个样本中的每个token,需要把这个token的V个通道的值通过softmax公式进行压缩,得到对应token输出词表中指定单词的概率。代码中把每个通道的值与这V个通道的最大值相减,然后才计算的e^x。是为了解决数据上溢问题,免得...
在上述代码中,init_network()函数用于初始化神经网络的权重和偏置,forward()函数用于进行前向传播计算,sigmoid()函数用于计算sigmoid函数,softmax()函数用于计算softmax函数。最后,我们通过调用init_network()和forward()函数来计算输入x=[1.0, 0.5]时的输出结果。输出结果是一个长度为2的数组,表示两个输出神经元的...
在C语言中,可以使用一些库函数来实现BP神经网络的前向传播和反向传播等操作。其中,常用的库函数包括: sigmoid函数:用于实现神经元的激活函数,将输入信号映射到[0,1]的范围内。 softmax函数:用于实现多分类神经网络的输出层,将神经元的输出信号映射到[0,1]的范围内,并归一化。 gradient_descent函数:用于实现梯度下...
输出:矩阵A(K) A = σ(Z * W + b) ``` 5、输出层 输出层的任务是产生最终的分类结果。假设我们使用softmax函数作为输出层的激活函数,输出层的伪代码如下: 输出层伪代码: ``` 输入:矩阵A(K) 输出:概率分布π(K) π= softmax(A) ```
在softmax 函数的计算中,首先要对每个元素 e^{x_i} 计算指数。如果 x_i 的值很大,e^{x_i}计算时可能会导致数值溢出,即超出浮点数可以表示的范围,这会导致结果不准确或程序异常。 为了防止这种溢出,通常会从每个元素的指数的指数中减去最大的元素值(即 maxval)。具体来说,如果你有一组值,计算 softmax 如...
此外，为了构建完整的模型，我们还需要实现多个关键组件，包括编码器（encoder）、矩阵乘法（matmul）、自注意力机制（self-attention）、GELU激活函数、残差连接（residual）、softmax函数和交叉熵损失计算。Karpathy继续解释道，一旦你有了所有的层，你就可以把所有的层串联起来。不瞒你说，写这个过程相当乏味，也很...
sigmoid ,ReLU, softmax 的比较 如何选择 1. 什么是激活函数 如下图,在神经元中,输入的 inputs 通过加权,求和后,还被作用了一个函数,这个函数就是激活函数 Activation Function。 2. 为什么要用 如果不用激励函数,每一层输出都是上层输入的线性函数,无论神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合。
这个结果是对softmax函数求导,也就是loss function的equivalent 表达式的前半部分(没负号),而不是加了log之后的...其中Si,Sj指的都是由矩阵乘法Wx计算得到并由softmax函数化为0-1之间的概率的score,i代表的是当前正在计算这个输入数据对应于第i个类的概率,j代表的是当前数据求对应第j个a值的偏导。这个计算得到...
fann_set_activation_function_output(ann, FANN_SOFTMAX); // 输出层激活函数为Softmax函数 fann_randomize(ann, data); // 随机初始化权重和偏置项 // 创建训练数据结构体并设置训练参数 data = fann_create_train(num_input, num_output, data); ...