什么是softmax函数？

softmax函数是一种用于多分类问题的激活函数，其主要作用是将一个K维的实数向量压缩（归一化）为另一个K维的实数向量，这个压缩后的向量的每个元素的范围都在0到1之间，且所有元素的和为1。该函数通常在神经网络中用于预测多个类别的概率分布。相比于argmax函数，softmax函数被称为一种平滑的可微的选择，因此softmax函数有时候被更明确地称之为softargmax函数。和softmax函数一样，argmax函数进行vector运算，转换每一个数值到0，除了最大值之外，最大值被转换为1。 [^1]

以下是一个使用Python实现softmax函数的例子：

import numpy as np

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

# 示例
x = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
print(softmax(x)) # 输出：[0.09003057 0.24472847 0.66524096]