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23 thg 9, 2019 · 题主要注意以下一些点： log函数的输入变量是来自一维的实数空间 R \mathbb R ，但log-sum-exp函数的输入变量是来自高维的实数空间 R k \mathbb R^k . 2. 另外这里不是认为log函数是凸的，相反它在一维正实数空间内是凹函数，而函数log-sum-exp是整个n维实数空间内是 …
16 thg 5, 2023 · 利用vector composition rule 1-1 第2个例子 这个例子涉及到凸函数'log-sum-exp'在书中P74已经证明是凸函数。
21 thg 11, 2019 · Cvx 里只有符合一定规则的函数才会被识别为凸函数，这个原理参考 3b967d.555win5win.com/answer/195467，log相关的函数很多要通过rel_entr函数转换，具体你上cvx论坛搜rel_entr相关的内容，有很多人有类似的问题，可以参照着解决。
24 thg 3, 2017 · 1Max函数与Min函数的近似 max函数是非常常见的函数，很多人误以为max函数的soft版本就是softmax函数，实则不然。max函数的soft版本应该是LogSumExp (LSE) 显而易见的是，max函数的结果是一个常量，但是softmax的输出结果则是一个向量。 LSE (x 1, … , x n) = log (exp (x 1) + ⋯ + exp (x n)) \operatorname {LSE}\left ...
27 thg 11, 2019 · 有人说log_softmax是压缩值域，表示有点不理解，softmax把数值压缩到（0，1）之间表示概率，一取对数那值…
15 thg 11, 2021 · # Compute log sum exp in a numerically stable way for the forward algorithm def log_sum_exp(vec): max_score = vec[0, argmax(vec)] max_score_broadcast = max_score.view ...
21 thg 12, 2022 · Log-Sum-Exp 技巧 是数值计算中的关键技术，尤其是在涉及对数和指数的操作中。 它被广泛应用于机器学习算法中，比如隐马尔可夫模型（HMM）的前向后向算法等。
1 thg 10, 2023 · 至于 “Softmax” 这个名字怎么来的，是因为 “Softmax” 可以看作是对不可微的极大值函数 argmax (one-hot) 的光滑化 ( 3b967d.555win5win.com)。 就像 log-sum-exp 可以看作是 max 的光滑化一样。
14 thg 2, 2016 · 最后顺带提一句，log-sum-exp还是max函数的smooth approxiamation，有很多优良的性质，例如Song Xu 2001年的文章Smoothing Method for Minimax Problems提到可以用它求解minimax问题。
21 thg 11, 2016 · 保持凸性么？如果所有系数都是正的。 那么是的。而且我我们可以有更广泛的结论。 记V是一个有限维实线性空间。 定义：我们说一个函数f:V-> (0,+无穷]是log-凸的， 即log f是凸的。 我们有如下定理: 若f,g log-凸， 则f+g log-凸。 用这个定理可以直接推出你要的。 现在来证明这个定理。 记V^*是V的对偶 ...
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