softmax

软最大传递函数

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语法

一个= softmax (N)

信息= softmax(代码)

提示

要使用softmax激活进行深度学习，请使用softmaxLayer或者是dlarraysoftmax方法。

一个= softmax (N）需要一个年代——- - - - - -问净输入(列)向量矩阵，N，并返回年代——- - - - - -问矩阵,一个，将softmax竞争功能应用到各列中N．

softmax是一个神经传递函数。传递函数从净输入计算层的输出。

信息= softmax (代码）返回关于此函数的信息。有关更多信息，请参见代码参数描述。

这个例子展示了如何计算和绘制输入矩阵的softmax传递函数。

创建输入矩阵，n．然后调用softmax用函数表示并绘制结果。

(n = 0;1;-0.5;0.5);一个= softmax (n);次要情节(2,1,1),酒吧(n), ylabel (“n”) subplot(2,1,2)， bar(a)， ylabel()“一个”）

分配这个传递函数到层我的网络。

net.layers{}。transferFcn =“softmax”；

净输入列向量，指定为年代——- - - - - -问矩阵。

您希望从函数中检索的信息，指定为以下其中之一:

“名字”返回此函数的名称。
“输出”返回(最小最大)输出范围。
“活跃”返回(最小最大)活跃的输入范围。
“fullderiv”返回1或0，取决于是否dA_dN是年代——- - - - - -年代——- - - - - -问或年代——- - - - - -问．
“fpnames”返回函数参数的名称。
“fpdefaults”返回默认的函数参数。