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...
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...
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...
这里重要的是我们要实现的第六个kernel函数:softmax。之后我们看到最后的一小行代码: y=y.transpose(1,2).contiguous().view(B,T,C) 这里看上去比较好理解,实际上它和我们上面的permute置换类似,但是相反,它是准备把处理的结果还原回输入的形式,因此我们就叫它unpermute,这也是我们的第七个kernel函数。
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) ```
rmsNorm算子的实现思路 dimsize >=maxNum dimsize < maxNum 三级流水并行 数据prefetch CMakeLists.txt构建项目 src/rms.mlu CMakeLists.txt CMakeLists.txt同时编译.mlu和.cc,比较库函数和手写算子区别 src/rmsNorm.mlu src/softmaxCnnl.cpp src/main.cpp ...
gelu_forward 和 gelu_backward: GELU 激活函数的实现。residual_forward 和 residual_backward: 残差连接的实现。softmax_forward: Softmax 函数的实现,用于计算概率分布。crossentropy_forward 和 crossentropy_softmax_backward: 交叉熵损失函数的实现,用于评估模型预测结果。
输出层的激活函数为 softmax，用于表示发球方获胜的概率：Y(t)=softmax(WyhH(t)+by)损失函数：使用...