在julia中softmax not defined

和Python一样，Julia中的softmax函数需要自己定义。以下是一个示例实现：

function softmax(x::AbstractVector{T}) where T<:Real
    exp.(x) / sum(exp.(x))
end

这个函数接受一个实数向量作为输入，计算每个元素的exponential值，然后将所有元素的exponential值除以它们的总和，以得到标准化的概率分布向量。在实现中，我们使用了Julia中的broadcasting机制，将对向量的操作应用于向量的每个元素。

请注意，这只是一个示例实现，可能不是最优的实现方式。在实际应用中，您可能需要根据特定问题的要求进行优化或修改。