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Softmax函数是机器学习和深度学习中一个非常重要的激活函数#xff0c;它在多分类问题中尤其关键。Softmax函数能够将一个向量或一组实数转换成概率分布#xff0c;使得每个元素的值都在0到1之间#xff0c;并且所有元素的和为1。本博客文章《【Eigen】基于Eigen实现…1 简介
Softmax函数是机器学习和深度学习中一个非常重要的激活函数它在多分类问题中尤其关键。Softmax函数能够将一个向量或一组实数转换成概率分布使得每个元素的值都在0到1之间并且所有元素的和为1。本博客文章《【Eigen】基于Eigen实现Softmax函数》将详细探讨如何在C中使用Eigen库来实现Softmax函数。
2 代码实现
bool Softmax(float *data, long length) {if (length 0) {BDLOGGER_ERROR(The Vector A is empty.)return false;}Eigen::MapEigen::VectorXf eigen_vector_a(data, length);auto max_num eigen_vector_a.maxCoeff();auto exp_values eigen_vector_a.array().exp();auto exp_sum exp_values.sum();eigen_vector_a exp_values / exp_sum;return true;
}