softmax_inputs = [2, 3, 5, 6] print "Softmax Function Output :: {}".format(softmax(softmax_inputs)) 脚本输出 Softmax Function Output :: [ 0.01275478 0.03467109 0.25618664 0.69638749] 我们观察到输入值6的函数输出是高概率,这是可以从softmax函数预先知道的。之后在分类任务中,可以使用高概率值...
学习编程,其实不只是要多写代码,有的时候,多看一些“优秀”的代码,对于提升自己的编码能力也会有很大的帮助。昨天,看了下Python标准库的装饰器“functools.lru_cache(maxsize=128,typed=False)”的源代码,其中,操作双向链表的那部分代码,感觉还是学到了不少东西的～～LRU(Least Recently Used:最近最少使用)算法,...
现在让我们在Python中实现softmax函数：# Required Python Package import numpy as np def softmax(...