softmax函数图像

softmax函数是一种常用的激活函数，特别适用于多类别分类问题。它将一组实数转换为概率分布，使得每个元素的值在0到1之间，并且所有元素的和为1。

softmax函数的公式如下：
$$
\text{softmax}(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}^{N} e^{x_j}}
$$

其中，$x_i$ 表示输入向量的第 $i$ 个元素，$N$ 表示输入向量的维度。

下面是一个示例代码，用于绘制softmax函数的图像：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def softmax(x):
    e_x = np.exp(x - np.max(x))
    return e_x / e_x.sum()

x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = softmax(x)

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

这段代码会生成一个以 $x$ 为横轴，$softmax(x)$ 为纵轴的图像。该图像是一个光滑的曲线，随着 $x$ 的增大或减小，曲线的形状会发生变化。值得注意的是，当 $x$ 的值较大或较小时，softmax函数的输出接近于1或0，而在中间的取值范围内，输出相对较平均。

希望以上内容能够对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。