3. Softmax 就是 Soft 版本的 ArgMax 好的，我们把话题拉回到 softmax。softmax，顾名思义就是 so...
而argmax 则是用来求一个向量中最大值的位置，还是那个[1，3，4，2]，经过argmax 后得到2。
argmax(probs, axis=1).reshape((-1,1)) if __name__ == "__main__": #gen_dataset() data_arr, label_arr = load_dataset('train_dataset.txt') data_arr = np.array(data_arr) label_arr = np.array(label_arr).reshape((-1,1)) weights, all_loss = train(data_arr, label_arr, ...
softmax可以理解为soft版本的argmax。argmax函数会从输入序列中选择出最大值，并将最大值设为1，其他值设为0。而softmax函数则是以概率的形式选择出最大值，且所有值都有可能被选为最大值，只是选中的概率会根据输入值的大小而变化。softmax的实现需要考虑数值稳定性问题。直接使用公式计算会存在溢出...
x=argmax(log(p)+G) 其中G就是服从Gumbel分布的噪音,它负责为我们提供采样所需的随机性。由于argmax()操作不可导,我们可以通过带温度控制的softmax函数来近似。公式就不贴了,网上到处都是,贴一个关于为什么Gumbel Softmax采样的结果刚好符合p的分布,原文可参看漫谈重参数:从正态分布到Gumbel Softmax - 科学...
熵越大，表示事件发生的不确定性越大。而交叉熵是用于比较两个概率分布之间的差异，对于两个概率分布 P...
用一个softmax替代每个神经元原先的每个sigmoid函数,最后通过ArgMax选择一路最大值输出。 2.4 softmax与sigmoid比较 (1)相同点 输入值区间【-无穷,+无穷】,输出值为【0,1】 (2)不同点 sigmoid是单输入单输出,多个sigmoid组成多输入多输出; softmax本身就是多输入,多输出。
可是argmax也有无法求导的问题,因此可以使用softmax来代替,也就是Gumbel-Softmax trick,那么有如下计算公式(\(\tau\)表示温度系数,类似于知识蒸馏里的温度系数,也是用来控制分布的平滑度) \[\begin{array} \hat{w}_1&=\frac{e^{\hat{w}_1/\tau}}{\sum_{i=1}^3e^{\hat{w}_i/\tau}} \\ &=\...
.softmax(self.W*x.T)return(-1/m)*np.multiply(y,np.log2(p)).sum()#预测defpredict(self,X):#加偏置X=np.concatenate((np.ones((X.shape[0],1)),X),axis=1)y_p=self.W*X.T# print(y_p.shape)#概率p=self.softmax(y_p)# 每一列的最大概率索引即为标签index=p.argmax(axis=0)...
4.1 Basic Components of the Pointer Softmax-指针Softmax的基本组件 5 Experiments 5.1 The Rarest Word Detection-最罕见的单词检测 5.2 Summarization 5.3 Neural Machine Translation 6 Conclusion References 1.源码地址: 个人理解 2.1 本文主要解决的是什么问题?又是如何解决的?