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。

相关问题

激活函数 softmax 数学公式

我刚才回答的已经是softmax函数的数学公式了，再次给出：

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

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。

激活函数softmax

softmax是一种常用的激活函数，通常用于多分类问题中。它能够将一个向量映射为一个概率分布，每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素的和为1。softmax函数的数学公式如下：

$$
\text{softmax}(x_i) = \frac{\exp(x_i)}{\sum_{j=1}^{n}\exp(x_j)}
$$

其中，$x_i$表示输入向量的第$i$个元素，$n$表示向量的长度。

softmax函数的作用是将输入的向量转化为概率分布，其中每个元素对应着一个类别的概率值。在多分类问题中，通常将神经网络的输出层使用softmax函数进行激活，以得到每个类别的预测概率。