Objective-C实现Softmax函数：从算法到代码

Softmax函数是机器学习和深度学习中常用的一个激活函数，主要用于多分类问题，将实数向量转化为概率分布。它的定义如下：

\boxed{ \text{softmax}(z_i) = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j} e^{z_j}} }

其中，( z ) 是输入向量，( z_i ) 是向量中的第 ( i ) 个元素。

以下是Objective-C实现Softmax函数的完整代码：

#import 
   
    
@interface SoftmaxCalculator : NSObject
@end
@implementation SoftmaxCalculator
- (NSArray *)softmax:(NSArray *)input {
    // 1. 创建指数函数数组
    NSArray *expArray = [input map:^CGFloat (^CGFloat(CGFloat value) {
        return exp(value);
    })];
    
    // 2. 计算分母
    CGFloat denominator = [expArray reduceWithStart:0.0 by:^CGFloat(CGFloat sum, CGFloat value) {
        return sum + exp(value);
    }];
    
    // 3. 计算每个元素的Softmax值
    NSArray *softmaxResult = [expArray map:^CGFloat (^CGFloat(CGFloat value, CGFloat denominator) {
        return value / denominator;
    }, denominator);
    
    return softmaxResult;
}
@end

代码解释

指数函数计算：首先，我们对输入数组中的每个元素计算指数函数，得到一个新的数组。

分母计算：将指数函数得到的数组累加，计算分母。

Softmax计算：将每个指数函数的结果除以分母，得到最终的Softmax值。

适用场景

Softmax函数主要用于多分类任务中，例如在神经网络的输出层，用于将预测结果转化为概率分布。通过Softmax函数，可以确保输出的每个概率值都在0到1之间，反映实际概率。

转载地址：http://fzifk.baihongyu.com/

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