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?? softmax.h

?? 強化學習算法(R-Learning)難得的珍貴資料
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// Copyright (C) 2003 Ronan Collobert (collober@idiap.ch)
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// (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF
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#ifndef SOFT_MAX_INC
#define SOFT_MAX_INC

#include "GradientMachine.h"

namespace Torch {

/** SoftMax layer for #GradientMachine#.

    The number of inputs/outputs is the number
    of units in the machine.

    Formally speaking, $ouputs[i] = 1/a * exp(inputs[i]-shift)$
    where $a = \sum_j exp(inputs[j]-shift)$.

    Options:
    \begin{tabular}{lcll}
      "shift"           & real &   shift to avoid overflow         & [0]\\
      "compute shift"   & bool &   compute shift to avoid overflow & [false]
    \end{tabular}

    (you can have the "shift" you want, if you want, or
    you can automatically compute the shift)

    @author Ronan Collobert (collober@idiap.ch)
*/
class SoftMax : public GradientMachine
{
  public:
    real shift;
    bool calc_shift;

    //-----

    /// Create a layer with #n_units# units.
    SoftMax(int n_units);

    //-----

    virtual void frameForward(int t, real *f_inputs, real *f_outputs);
    virtual void frameBackward(int t, real *f_inputs, real *beta_, real *f_outputs, real *alpha_);

    virtual ~SoftMax();
};

}

#endif

?? 快捷鍵說明

復制代碼 Ctrl + C
搜索代碼 Ctrl + F
全屏模式 F11
切換主題 Ctrl + Shift + D
顯示快捷鍵 ?
增大字號 Ctrl + =
減小字號 Ctrl + -
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