#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

# Copyright (c) 2021
# @Author :  GitOPEN
# @Email  :  <EMAIL>
# @Date   :  2021-03-18 10:54:33
# @Description :  一些常用的有关 机器学习、深度学习 的函数

__version__ = "0.1.0"


import math
from typing import List


def softmax(data: list, decimal: int = None) -> List[float]:
    """
    归一化指数函数softmax，将一个任意实数的K维向量，压缩到另一个K维向量中，使得每一个元素
    的范围都在(0,1)之间，并且所有元素的和为1。
    """
    z_exp = [math.exp(i) for i in data]
    sum_z_exp = sum(z_exp)

    softmax = [
        round(i / sum_z_exp, decimal) if decimal is not None else (i / sum_z_exp)
        for i in z_exp
    ]
    return softmax

#!/usr/bin/env python
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# @Email  :  <EMAIL>
# @Date   :  2021-03-18 10:54:33
# @Description :  一些常用的有关 机器学习、深度学习 的函数

__version__ = "0.1.0"


import math
from typing import List


def softmax(data: list, decimal: int = None) -> List[float]:
    """
    归一化指数函数softmax，将一个任意实数的K维向量，压缩到另一个K维向量中，使得每一个元素
    的范围都在(0,1)之间，并且所有元素的和为1。
    """
    z_exp = [math.exp(i) for i in data]
    sum_z_exp = sum(z_exp)

    softmax = [
        round(i / sum_z_exp, decimal) if decimal is not None else (i / sum_z_exp)
        for i in z_exp
    ]
    return softmax

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Copyright (c) 2021 # @Author :  GitOPEN # @Email  :  <EMAIL> # @Date   :  2021-03-18 10:54:33 # @Description :  一些常用的有关 机器学习、深度学习 的函数 归一化指数函数softmax，将一个任意实数的K维向量，压缩到另一个K维向量中，使得每一个元素     的范围都在(0,1)之间，并且所有元素的和为1。