详细解释说明一下什么是softmax激活函数，并且告诉我他的意义和作用 原创

softmax激活函数是一种用于多分类问题的激活函数。它将一个K维向量（K为类别数）变成一个概率分布，使得概率和为1。具体地，对于一个输入向量x=[x1,x2,...,xK]，softmax激活函数的输出为：

y=[y1,y2,...,yK]，其中：

yi=exp(xi)/sum(exp(xj))，j=1,2,...,K

softmax激活函数的意义和作用是将神经网络输出转换为概率分布，使得可以直接用于多分类问题。在训练过程中，我们通常使用交叉熵作为损失函数，来衡量预测值与真实值之间的差异。在测试过程中，我们可以根据softmax输出的概率分布，选择具有最高概率的类别作为预测结果。

此外，softmax激活函数还具有一定的数值稳定性，可以避免指数函数计算时的数值溢出问题。因此，在神经网络中，softmax激活函数经常被用于输出层。