激活函数 softmax 公式

softmax函数的公式如下：

$$
\sigma(z_i) = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^{K} e^{z_j}}
$$

其中，$z_i$表示输入向量中的第$i$个元素，$K$表示输入向量的长度。公式中的分母是对所有输入元素的指数函数求和，分子是当前输入元素的指数函数。softmax函数将每个输入元素转化为一个概率值，即输出向量中的每个元素都是大于0且小于1的实数，而且它们的和等于1。因此，softmax函数通常被用于实现多分类问题中的概率预测。