如何利用代码绘制一个Softmax的激活函数并对xy坐标进行说明

以下是使用Python代码绘制Softmax激活函数的方法：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def softmax(x):
    return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x))

x = np.arange(-5, 5, 0.1)
y = softmax(x)

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('softmax(x)')
plt.title('Softmax Activation Function')
plt.show()

这个代码将创建一个范围为-5到5的x轴，然后计算每个x值的softmax函数值并将结果绘制在y轴上。最终，绘制一个Softmax激活函数图像并添加x和y轴标签和标题。

Softmax函数是一个常用的分类器激活函数，它将一组任意实数转换为一个概率分布，其输出值总是在0和1之间，并且所有输出值的总和为1。在深度学习中，它通常用于多分类问题的输出层，以确定每个类别的概率分布。