Also known as normalized exponential function, softargmax
fonction qui transforme un vecteur de k éléments à valeurs réelles en une distribution de probabilité catégorique de k éléments
En mathématiques, la fonction softmax, ou fonction exponentielle normalisée, est une généralisation de la fonction logistique qui prend en entrée un vecteur de K nombres réels et qui en sort un vecteur de K nombres réels strictement positifs et de somme 1. La fonction est définie par : pour tout . C'est-à-dire que la composante j du vecteur est égale à l'exponentielle de la composante j du vecteur z divisée par la somme des exponentielles de toutes les composantes de z. En théorie des probabilités, la sortie de la fonction softmax peut être utilisée pour représenter une loi catégorielle – c’est-à-dire une loi de probabilité sur K différents résultats possibles. La fonction softmax est également connue pour être utilisée dans diverses méthodes de classification en classes multiples, par exemple dans le cas de réseaux de neurones artificiels.
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Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).