C++實(shí)現(xiàn)Softmax回歸模型的步驟

c++
小樊
83
2024-08-18 07:02:40

在C++中實(shí)現(xiàn)Softmax回歸模型的步驟如下：

  1. 定義模型參數(shù)：在Softmax回歸模型中，需要定義權(quán)重矩陣和偏置向量作為模型的參數(shù)。
std::vector<std::vector<double>> weights; // 權(quán)重矩陣
std::vector<double> bias; // 偏置向量
  1. 定義Softmax函數(shù)：Softmax函數(shù)用于將模型的輸出轉(zhuǎn)化為概率分布。
std::vector<double> softmax(const std::vector<double>& logits) {
    std::vector<double> output;
    double sum = 0.0;
    
    for (int i = 0; i < logits.size(); i++) {
        sum += exp(logits[i]);
    }

    for (int i = 0; i < logits.size(); i++) {
        output.push_back(exp(logits[i]) / sum);
    }

    return output;
}
  1. 定義前向傳播函數(shù)：前向傳播函數(shù)用于計(jì)算模型的輸出。
std::vector<double> forward(const std::vector<double>& input) {
    std::vector<double> logits;
    
    for (int i = 0; i < weights.size(); i++) {
        double logit = bias[i];

        for (int j = 0; j < input.size(); j++) {
            logit += weights[i][j] * input[j];
        }

        logits.push_back(logit);
    }

    return softmax(logits);
}
  1. 訓(xùn)練模型：在訓(xùn)練過程中，需要使用梯度下降算法更新模型參數(shù)。
void train(const std::vector<std::vector<double>>& inputs, const std::vector<int>& labels, double learning_rate, int epochs) {
    for (int epoch = 0; epoch < epochs; epoch++) {
        for (int i = 0; i < inputs.size(); i++) {
            std::vector<double> output = forward(inputs[i]);
            int label = labels[i];

            for (int j = 0; j < weights.size(); j++) {
                double target = (j == label) ? 1.0 : 0.0;
                double error = target - output[j];

                bias[j] += learning_rate * error;
                
                for (int k = 0; k < inputs[i].size(); k++) {
                    weights[j][k] += learning_rate * error * inputs[i][k];
                }
            }
        }
    }
}
  1. 使用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)：使用訓(xùn)練好的模型對(duì)新樣本進(jìn)行分類。
int predict(const std::vector<double>& input) {
    std::vector<double> output = forward(input);
    int prediction = std::distance(output.begin(), std::max_element(output.begin(), output.end()));
    
    return prediction;
}

通過以上步驟，即可在C++中實(shí)現(xiàn)Softmax回歸模型。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體數(shù)據(jù)集和任務(wù)對(duì)模型進(jìn)行調(diào)參和優(yōu)化，以提高模型的性能和泛化能力。

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