sigmoid和softmax的区别

Sigmoid 和 Softmax 都是常见的激活函数，主要用于神经网络中输出层的激活。

Sigmoid 激活函数是一种常用的非线性函数，它将输入值映射到 0 到 1 的范围内。其数学公式为：

$$sigmoid(x) = \frac{1}{1+e^{-x}}$$

Sigmoid 可以用于二分类问题，将输出值作为概率值来表示某个类别的概率。但是，Sigmoid 函数在多分类问题中并不常用，因为 Sigmoid 函数只能将输入值映射到 0 到 1 的范围内，无法保证所有输出的和为 1。

相比之下，Softmax 激活函数可以用于多分类问题，它将输入向量映射到概率分布上。Softmax 函数的数学公式为：

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

其中，$n$ 是输出向量的维度，$x_i$ 是输出向量的第 $i$ 个元素。Softmax 函数将每个元素的指数作为分子，所有元素指数之和作为分母，最终得到每个元素的概率值。

总之，Sigmoid 和 Softmax 都是常见的激活函数，Sigmoid 用于二分类问题，而 Softmax 用于多分类问题。

相关问题

sigmoid和softmax区别

sigmoid和softmax都是常用的激活函数，用于将输入映射到一个概率分布上。

sigmoid函数（也称为逻辑函数）将输入的实数值压缩到0和1之间。它的数学表达式为：

sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))

sigmoid函数常用于二分类问题，将实数转化为0到1之间的概率值，表示某个样本属于正类的概率。

softmax函数是sigmoid函数的一种推广形式，它将输入向量的每个元素转化为一个非负值，并且所有元素的和为1，用于多分类问题。它的数学表达式为：

softmax(x_i) = exp(x_i) / sum(exp(x_j))

softmax函数对输入向量中的每个元素进行指数化，然后归一化得到概率分布。在多分类问题中，softmax函数可以将输入向量的每个元素转化为样本属于某个类别的概率。

因此，sigmoid函数适用于二分类问题，而softmax函数适用于多分类问题。它们在数学形式和应用场景上有所不同。

sigmoid和softmax的区别?

sigmoid函数和softmax函数都是常用的激活函数，但它们的应用场景和计算方式有所不同。

sigmoid函数是一种将输入值映射到0到1之间的函数，常用于二分类问题中。它的输出值可以看作是输入值为正例的概率。sigmoid函数的计算公式为：f(x) = 1 / (1 + exp(-x))。

softmax函数是一种将输入值映射到概率分布上的函数，常用于多分类问题中。它的输出值可以看作是输入值属于每个类别的概率。softmax函数的计算公式为：f(x) = exp(x) / sum(exp(x))。

因此，sigmoid函数和softmax函数的主要区别在于应用场景和计算方式。sigmoid函数适用于二分类问题，而softmax函数适用于多分类问题。sigmoid函数的输出值是一个0到1之间的实数，而softmax函数的输出值是一个概率分布。