sigmoid函数与softmax函数的区别

sigmoid函数和softmax函数都是常见的激活函数，用于将神经元的输出映射到一个特定的范围内。它们主要的区别在于适用范围和输出形式。

sigmoid函数适用于二分类问题，它的输出范围为0到1之间的实数，表示一个事件发生的概率。sigmoid函数的公式为：f(x) = 1 / (1 + exp(-x))。

softmax函数适用于多分类问题，它的输出范围也是0到1之间的实数，但是其输出的多个概率之和等于1。softmax函数的公式为：f(x_i) = exp(x_i) / sum(exp(x_j))。

因此，sigmoid函数输出的是一个概率值，表示一个事件发生的可能性，而softmax函数输出的是多个概率值，表示多个事件的相对可能性。