代碼來自輸入LogSoftMax代碼：https://github.com/torch/nn/blob/master/lib/THNN/generic/LogSoftMax.c 我沒有看到這個代碼是如何計算梯度w.r.t到輸入模塊LogSoftMax。我感到困惑的是兩個for循環正在做什麼。 for (t = 0; t < nframe; t++)
{
sum = 0;
gradInput_
我試圖實施邏輯多項式迴歸（AKA softmax迴歸）。在此示例中，我嘗試對虹膜數據集進行分類 我在指定模型時遇到問題，我收到find_MAP()的優化錯誤。如果我避免使用find_MAP()，如果我使用Categorical表示可能性，或者如果我使用Mutinomial(n=1, p=p)，則與後者完全相同，則得到所有零向量的「樣本」。 import pymc3 as pm
import nu
首先設置一個數組元素與序列，這裏是我的代碼： y[index] = (num[index])/sum_n 我運行代碼： """Softmax."""
scores = [3.0, 1.0, 0.2]
import numpy as np
def softmax(x):
"""Compute softmax values for each sets of scores in x