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2023年3月20日
softmax激活函数的两种表示方式
摘要: softmax函数的定义: $$softmax(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}^{k} e^{x_j}}$$ 其中,$x_i$表示输入向量中的第$i$个元素,$k$是向量的长度。上式中的指数函数$e^{x_i}$计算了$x_i$的指数值,而分母$\sum_{j=1}
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posted @ 2023-03-20 10:11 菠菜火锅
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