想更新公司网站怎么做,制作网站流程图,余杭区建设规划局网站,网络推广培训吧1.对矩阵中对应位置的元素#xff0c;做softmax 对于一个向量#xff0c;softmax函数会对其中每一个元素进行指数运算#xff0c;然后除以所有元素指数和的结果。当将其应用到多个矩阵的相应位置上时#xff0c;我们实际上是在对每个位置的一组数#xff08;从各个矩阵的同…1.对矩阵中对应位置的元素做softmax 对于一个向量softmax函数会对其中每一个元素进行指数运算然后除以所有元素指数和的结果。当将其应用到多个矩阵的相应位置上时我们实际上是在对每个位置的一组数从各个矩阵的同一位置收集而来的进行softmax运算。 import numpy as np
# 定义矩阵
matrix1 np.array([[1, 2, 3],[1, 2, 3]])
matrix2 np.array([[1, 4, 5],[1, 2, 3]])
matrix3 np.array([[2, 2, 6],[1, 2, 3]])
# 将矩阵堆叠成3D数组
stacked_matrices np.array([matrix1, matrix2, matrix3])
def softmax(x):计算softmaxe_x np.exp(x - np.max(x))return e_x / e_x.sum(axis0)
# 对堆叠的矩阵应用softmax函数
softmax_result softmax(stacked_matrices)
# 输出结果为了看清楚结果我们分行显示
print(Softmax 结果矩阵:)
for i in range(softmax_result.shape[1]):print(softmax_result[:, i]) 结果
