Funzione softmax
funzione che mappa un vettore di k valori reali in una distribuzione di probabilità categorica / Da Wikipedia, l'enciclopedia encyclopedia
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In matematica, una funzione softmax, o funzione esponenziale normalizzata,[1] è una generalizzazione di una funzione logistica che mappa un vettore -dimensionale
di valori reali arbitrari in un vettore
-dimensionale
di valori compresi in un intervallo
la cui somma è
. La funzione è data da:
- :\mathbb {R} ^{K}\to \left\{z\in \mathbb {R} ^{K}{\Big |}z_{i}>0,\ \sum _{i=1}^{K}z_{i}=1\right\}}
per
La funzione softmax è anche il gradiente della funzione LogSumExp. La funzione softmax è usata in vari metodi di classificazione multi-classe, come la regressione logistica multinomiale,[2] analisi discriminante lineare multiclasse, classificatori bayesiani e reti neurali artificiali.[3]