softmax和sigmord

当然，我可以为您介绍一下softmax和sigmoid函数。

首先，softmax函数是一种常用的激活函数，它通常用于多分类问题中。softmax函数将一组实数转化为概率分布，使得每个类别的概率值都在0到1之间，并且所有类别的概率之和为1。softmax函数的公式如下：

softmax(x_i) = exp(x_i) / sum(exp(x_j))，其中x_i表示输入向量中的第i个元素。

softmax函数的特点是能够将输入向量中的每个元素映射为一个概率值，使得概率值越大的类别更有可能是最终的输出类别。因此，在多分类问题中，softmax函数常用于输出层。

接下来，sigmoid函数是一种常用的激活函数，它通常用于二分类问题中。sigmoid函数将实数映射到0到1之间的概率值，其公式如下：

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

sigmoid函数的特点是能够将输入值映射为一个概率值，使得概率值越接近1，表示越有可能属于正类；概率值越接近0，表示越有可能属于负类。因此，在二分类问题中，sigmoid函数常用于输出层。