[C++][algorithm][Eigen] 基于Eigen实现Softmax函数

1 简介

Softmax函数是机器学习和深度学习中一个非常重要的激活函数，它在多分类问题中尤其关键。Softmax函数能够将一个向量或一组实数转换成概率分布，使得每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素的和为1。本博客文章《【Eigen】基于Eigen实现Softmax函数》将详细探讨如何在C++中使用Eigen库来实现Softmax函数。

2 代码实现

bool Softmax(float *data, long length) {if (length == 0) {BDLOGGER_ERROR("The Vector A is empty.")return false;}Eigen::Map<Eigen::VectorXf> eigen_vector_a(data, length);auto max_num = eigen_vector_a.maxCoeff();auto exp_values = eigen_vector_a.array().exp();auto exp_sum = exp_values.sum();eigen_vector_a = exp_values / exp_sum;return true;
}