A Visual Understanding of the Softmax Function
Softmax 函数背后的数学和直觉及其在神经网络和 softmax 回归中的应用继续阅读 Towards Data Science »
Softmax Function and its Role in Neural Networks
为什么重要：本文重点介绍了 softmax 函数及其在神经网络中的作用以及不应在哪些用例中使用。
Complex & Intelligent Systems, Volume 11, Issue 5, May 2025
1）用轻量级的切片型陷阱预测沿海地区船只的轨迹自我关注的人：Jinxu Zhang，Jin Liu，Jin Liu，Junxiang Wang2）基于多模式层次层次指导的深层融合和光学流动流动流动式流动驱动器集成量的微型表达斑点基于注意力的隐式多粒性超分辨率网络授课者：陈博伊，什叶派4）步态：一个空间上的注意力增强网络，没有软玛克斯的帕金森氏病早期检测员的softmax： Quessialauthor（S）：Zheng Zhang，Xiao-Yun Xia，Jun Zhang6）基于人的自适应特征融合神经网络模型，用于人job fitauthor（S）：Xia Xue，Feilong Wang
Theory, Analysis, and Best Practices for Sigmoid Self-Attention
*主要贡献者注意力机制是 Transformer 架构的关键部分。它是一种序列到序列的映射，可将每个序列元素转换为值的加权和。权重通常作为键和查询之间的点积的 softmax 获得。最近的研究探索了 Transformer 中 softmax 注意力机制的替代方案，例如 ReLU 和 S 型激活。在这项研究中，我们重新审视 S 型注意力机制并进行了深入的理论和实证分析。从理论上讲，我们证明具有 S 形注意力机制的变换器是通用函数逼近器，并且……
Loss Function with Cross Entropy made simple
我在 Google 的 Udacity 深度学习课程上找到了这个。 我将详细说明这些笔记，以帮助您更好地理解这个概念。 符号：D（S，L）是交叉熵L是用于训练的标签S（Y）是多项逻辑分类的每个类的概率的 softmax 输出。 为什么叫多项逻辑分类？ 让我们看下面的图，有一个输入向量 X，我们用它来训练线性模型，也称为逻辑回归模型 - Wx + b。 这会产生 logit，也就是分数 Y，它进一步输入到 softmax 激活中以获得概率输出。 线性二元分类称为二项式逻辑分类。多项式表示有超过 2 个类（与二项式或二元分类相比）。-------------让我们帮助您理解交叉熵的数学。 它基本上
