#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <numeric> double myfunction(double num) {
return exp(num);
} template <typename T>
void softmax(const typename::std::vector<T> &v, typename::std::vector<T> &s){
double sum=0.0;
transform(v.begin(), v.end(), s.begin(), myfunction);
sum=accumulate(s.begin(), s.end(), sum);
for(size_t i=; i<s.size(); ++i)
s.at(i)/=sum;
} int main() {
double a[]={1.0, 3.0, 2.0};
std::vector<double> v_a(a, a+sizeof a/sizeof a[]), v_b(v_a);
std::vector<double>::const_iterator it=v_a.begin();
for(; it!=v_a.end(); ++it) {
std::cout<<*it<<" ";
}
std::cout<<std::endl;
softmax(v_a, v_b);
it=v_b.begin();
for(; it!=v_b.end(); ++it) {
std::cout<<*it<<" ";
}
std::cout<<std::endl;
return ;
}

softmax function in c++的更多相关文章

  1. sigmoid function vs softmax function

    DIFFERENCE BETWEEN SOFTMAX FUNCTION AND SIGMOID FUNCTION 二者主要的区别见于, softmax 用于多分类,sigmoid 则主要用于二分类: ...

  2. The Softmax function and its derivative

    https://eli.thegreenplace.net/2016/the-softmax-function-and-its-derivative/  Eli Bendersky's website ...

  3. sigmoid function和softmax function

    sigmoid函数(也叫逻辑斯谛函数):  引用wiki百科的定义: A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigm ...

  4. Derivative of the softmax loss function

    Back-propagation in a nerual network with a Softmax classifier, which uses the Softmax function: \[\ ...

  5. Softmax回归(Softmax Regression)

    转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 多分类问题 在一个多分类问题中,因变量y有k个取值,即.例如在邮件分类问题中,我们要把邮件分为垃圾邮件.个人邮件.工作邮件 ...

  6. Negative log-likelihood function

    Softmax function Softmax 函数 \(y=[y_1,\cdots,y_m]\) 定义如下: \[y_i=\frac{exp(z_i)}{\sum\limits_{j=1}^m{e ...

  7. softmax分类算法原理(用python实现)

    逻辑回归神经网络实现手写数字识别 如果更习惯看Jupyter的形式,请戳Gitthub_逻辑回归softmax神经网络实现手写数字识别.ipynb 1 - 导入模块 import numpy as n ...

  8. 【机器学习基础】对 softmax 和 cross-entropy 求导

    目录 符号定义 对 softmax 求导 对 cross-entropy 求导 对 softmax 和 cross-entropy 一起求导 References 在论文中看到对 softmax 和 ...

  9. TensorFlow(2)Softmax Regression

    Softmax Regression Chapter Basics generate random Tensors Three usual activation function in Neural ...

随机推荐

  1. Django之CBV和FBV

    Django之CBV和FBV CBV和FBV是C和F的区别: C是Class,F是Function 在请求中,有GET请求和POST请求. 在写CBV时,url是可以对应一个类的,在类中,分别写出GE ...

  2. configparser logging

    configparser模块 # 该模块适用于配置文件的格式与windows ini文件类似,可以包含一个或多个节(section),每个节可以有多个参数(键=值). import configpar ...

  3. NYOJ-568/1012//UVA-12299RMQ with Shifts,线段树单点更新+区间查询

    RMQ with Shifts 时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3 ->  Link1  <- -> Link2  <- 以上两题题意是一样 ...

  4. Thinkphp5.0 的Model模型

    Thinkphp5.0 的Model模型 新建user模型User.php: <?php namespace app\index\model; use think\Model; class Us ...

  5. MSDN 同步部分 个人笔记

    (在知乎看到轮子哥说,掌握了MSDN上的并发部分 和 线程与进程部分就可以掌握所有语言的多线程编程,我在网上翻了一下并没有中文版,所以决定自己翻译一下...) 目录: 线程之间协同运行的方式有许多种, ...

  6. C++ fill 和memset

    以下内容来自www.cplusplus.com--------------------------------------------------- FILL: template <class ...

  7. 【进击后端】linux安装最新版nodejs

    nodejs下载:https://nodejs.org/zh-cn/download/ 1.cd /root/download 2.wget https://nodejs.org/dist/v6.11 ...

  8. 笔记:Javac编译器

    Javac编译器是把 *.java 文件转换为 *.class 文件,是一个前端编译器:对应着有一种把字节码转变为机器码的编译器,称为JIT编译器(Just In Time Compiler),比如 ...

  9. 配置文件的备份和IOS 的备份

    分享到 QQ空间 新浪微博 百度搜藏 人人网 腾讯微博 开心网 腾讯朋友 百度空间 豆瓣网 搜狐微博 百度新首页 QQ收藏 和讯微博 我的淘宝 百度贴吧 更多... 百度分享 广场 登录 注册 关注此 ...

  10. 兔子--CheckBox与Radiobutton的差别

    RadioButton和CheckBox的差别: 1.单个RadioButton在选中后.通过点击无法变为未选中状态,单个CheckBox在选中后.通过点击能够变为未选中. 2.一组RadioButt ...