softmax relu

Softmax和ReLU都是常见的激活函数，但它们的功能不同。

Softmax是一种将一组数字转换成概率分布的函数。它通常用于多分类问题中，将输出映射到概率分布上，使得每个类别的概率值都在0到1之间且和为1。其数学公式为：

$$ \sigma(z)_j = \frac{e^{z_j}}{\sum_{k=1}^Ke^{z_k}} $$

其中$z$为输入向量，$K$为类别数，$\sigma(z)_j$为输出向量中第$j$个元素的值。

ReLU是一种非线性激活函数，通常用于神经网络中。它的主要作用是将负值变为0，保留正值。这有助于网络更好地处理非线性问题。其数学公式为：

$$ f(x) = \max(0,x) $$

其中$x$为输入值，$f(x)$为输出值。

总的来说，Softmax是一个用于多分类的激活函数，而ReLU是用于神经网络中的通用激活函数。它们的具体应用取决于具体的问题和模型。