파이썬, 넘파이, 머신러닝을 이용한 소프트맥스 함수 구현
2024-07-27
라이브러리 임포트
import numpy as np
소프트맥스 함수 정의
def softmax(x):
"""
소프트맥스 함수를 구현합니다.
Args:
x: 입력 값 (1차원 또는 2차원 배열)
Returns:
소프트맥스 함수 결과 (1차원 또는 2차원 배열)
"""
# 오버플로 방지를 위해 최댓값 혹은 평균을 뺍니다.
if x.ndim == 1:
x -= np.max(x)
else:
x -= np.max(x, axis=1, keepdims=True)
# 지수 함수 계산
exp_x = np.exp(x)
# 분모 계산
if x.ndim == 1:
sum_exp_x = np.sum(exp_x)
else:
sum_exp_x = np.sum(exp_x, axis=1, keepdims=True)
# 결과 계산
return exp_x / sum_exp_x
예시
# 1차원 배열 예시
x = np.array([1, 2, 3])
y = softmax(x)
print(y)
# 결과:
# [0.09003057 0.24472847 0.66524096]
# 2차원 배열 예시
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
y = softmax(x)
print(y)
# 결과:
# [[0.09003057 0.24472847 0.66524096]
# [0.09003057 0.24472847 0.66524096]]
설명
softmax함수는 입력 배열x를 받아 소프트맥스 함수 결과를 반환합니다.- 오버플로 방지를 위해
x에서 최댓값 혹은 평균을 뺍니다. np.exp함수를 사용하여 각 원소의 지수 함수를 계산합니다.- 모든 원소의 지수 함수 값을 더하여 분모를 계산합니다.
- 각 원소의 지수 함수 값을 분모로 나누어 결과를 계산합니다.
- Softmax function in Python: URL Wikipedia Softmax function
- Softmax function implementation in Python: URL Stack Overflow Softmax implementation
- Softmax function in NumPy: URL NumPy Softmax
추가 정보
- 소프트맥스 함수는 다중 클래스 분류 문제에서 주로 사용됩니다.
- 소프트맥스 함수는 각 클래스의 확률을 나타냅니다.
- 소프트맥스 함수는 출력 값의 합이 1이 되도록 합니다.
주의 사항
- 오버플로 방지를 위해 입력 값에서 최댓값 혹은 평균을 빼는 것이 중요합니다.
- 소프트맥스 함수는 매우 큰 값을 가질 수 있으므로 주의해야 합니다.
개선점
- 코드를 더욱 간결하게 작성할 수 있습니다.
- 오버플로 방지를 위한 다른 방법을 사용할 수 있습니다.
- 다른 라이브러리를 사용하여 소프트맥스 함수를 구현할 수 있습니다.
기타
- 본 설명은 파이썬, 넘파이, 머신러닝을 이용한 소프트맥스 함수 구현에 대한 기본적인 내용을 다루고 있습니다.
예제 코드
import numpy as np
def softmax(x):
"""
소프트맥스 함수를 구현합니다.
Args:
x: 입력 값 (1차원 또는 2차원 배열)
Returns:
소프트맥스 함수 결과 (1차원 또는 2차원 배열)
"""
# 오버플로 방지를 위해 최댓값 혹은 평균을 뺍니다.
if x.ndim == 1:
x -= np.max(x)
else:
x -= np.max(x, axis=1, keepdims=True)
# 지수 함수 계산
exp_x = np.exp(x)
# 분모 계산
if x.ndim == 1:
sum_exp_x = np.sum(exp_x)
else:
sum_exp_x = np.sum(exp_x, axis=1, keepdims=True)
# 결과 계산
return exp_x / sum_exp_x
# 1차원 배열 예시
x = np.array([1, 2, 3])
y = softmax(x)
print(y)
# 결과:
# [0.09003057 0.24472847 0.66524096]
# 2차원 배열 예시
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
y = softmax(x)
print(y)
# 결과:
# [[0.09003057 0.24472847 0.66524096]
# [0.09003057 0.24472847 0.66524096]]
설명
추가 정보
주의 사항
개선점
기타
소프트맥스 함수 구현 대체 방법
순수 파이썬 코드
def softmax(x):
"""
순수 파이썬 코드로 소프트맥스 함수를 구현합니다.
Args:
x: 입력 값 (1차원 또는 2차원 배열)
Returns:
소프트맥스 함수 결과 (1차원 또는 2차원 배열)
"""
# 오버플로 방지를 위해 최댓값 혹은 평균을 뺍니다.
if x.ndim == 1:
x -= np.max(x)
else:
x -= np.max(x, axis=1, keepdims=True)
# 지수 함수 계산
exp_x = [np.exp(i) for i in x]
# 분모 계산
if x.ndim == 1:
sum_exp_x = sum(exp_x)
else:
sum_exp_x = [sum(i) for i in exp_x]
# 결과 계산
return [i / sum_exp_x for i in exp_x]
TensorFlow 라이브러리
import tensorflow as tf
def softmax(x):
"""
TensorFlow 라이브러리를 사용하여 소프트맥스 함수를 구현합니다.
Args:
x: 입력 값 (텐서)
Returns:
소프트맥스 함수 결과 (텐서)
"""
return tf.nn.softmax(x)
PyTorch 라이브러리
import torch
def softmax(x):
"""
PyTorch 라이브러리를 사용하여 소프트맥스 함수를 구현합니다.
Args:
x: 입력 값 (텐서)
Returns:
소프트맥스 함수 결과 (텐서)
"""
return torch.nn.functional.softmax(x)
비교
| 방법 | 장점 | 단점 |
|---|---|---|
| 넘파이 라이브러리 | 간단하고 빠르다 | 코드가 다소 복잡할 수 있다 |
| 순수 파이썬 코드 | 라이브러리가 필요 없다 | 속도가 느릴 수 있다 |
| TensorFlow 라이브러리 | 속도가 빠르고 코드가 간단하다 | TensorFlow 라이브러리가 필요하다 |
| PyTorch 라이브러리 | 속도가 빠르고 코드가 간단하다 | PyTorch 라이브러리가 필요하다 |
선택
사용할 방법은 상황에 따라 다릅니다. 속도가 중요하다면 TensorFlow 또는 PyTorch 라이브러리를 사용하는 것이 좋습니다. 코드의 간결성이 중요하다면 넘파이 라이브러리를 사용하는 것이 좋습니다. 라이브러리가 필요하지 않다면 순수 파이썬 코드를 사용하는 것이 좋습니다.
개선점
기타
- 본 설명은 소프트맥스 함수 구현 방법에 대한 기본적인 내용을 다루고 있습니다.
python numpy machine-learning
