【人工智能】Softmax 函数基础介绍、应用场景、优缺点、代码实现

【人工智能】Softmax 函数基础介绍、应用场景、优缺点、代码实现

Softmax 函数基础介绍、应用场景、优缺点、代码实现，markdown格式，latex公式，10000字。

Softmax 函数介绍

在机器学习中，softmax函数是一种用于多项式分类问题的激活函数，它将一个K维向量转换为K个范围在[0,1]之间且总和为1的概率分布。它通常被用于将最后一层的输出映射到一个概率分布上，从而使得分类器可以预测每一类的概率。

公式

Softmax函数的公式如下：