牛客题解 | Log Softmax函数的实现

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Log Softmax函数（Log Softmax）是一种常用的激活函数，是Softmax函数的对数形式，其计算公式为：

\[f(x) = \log \left( \frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}^{n} e^{x_j}} \right) \]

其中，\(x\)是输入。
该算法是深度学习中常用的激活函数之一。

标准代码如下

def log_softmax(scores: list) -> np.ndarray:
    # Subtract the maximum value for numerical stability
    scores = scores - np.max(scores)
    return scores - np.log(np.sum(np.exp(scores)))