softmax計算 神經網絡中多分類問題，各個輸出預測概率之和為1嗎？能否嚴格推導？
神經網絡中多分類問題，各個輸出預測概率之和為1嗎？能否嚴格推導？我們先說結論：，并用其概率的最大值作為分類標準！softmax的公式如上所示！可以看出，這是一個簡單的積累過程。分子是當前第k類的概率，
神經網絡中多分類問題，各個輸出預測概率之和為1嗎？能否嚴格推導？
我們先說結論：
，并用其概率的最大值作為分類標準
！softmax的公式如上所示
！可以看出，這是一個簡單的積累過程。分子是當前第k類的概率，分母是所有類的概率之和。從這個公式中，我們可以很容易地看到輸出預測概率之和是1。
例如，n=3，下圖顯示了清晰的計算過程。
希望對您有用
質能方程E=mc^2的推導過程是怎樣的？
如下圖所示：
原理并不復雜。除了一些微積分計算和一個定性公式（見下圖），中學生也能理解。（你可以看到第一個方程，e=FX，這不是動能定理嗎？其余的符號都是微積分，所以質量能量方程可以從動能定理推導出來。
暫時不要談論微積分的數學工具。推導過程中唯一涉及到的新知識是定性增長公式。這是狹義相對論的推論。簡單的理解是物體越快，質量就越大。
以下結論表明，物體的動能表達式變為：運動物體的總能量-靜止物體的總能量，即（MC^2）-（m0c^2）。
這種形式與牛頓力學中的1/2mV^2非常不同。但在低速狀態下（即速度遠小于光速），這個表達式可以簡化為牛頓力學的形式。