softplus和softmax函数

softplus函数和softmax函数都是常用的非线性激活函数，但它们的作用不同。

softplus函数是一种平滑的ReLU函数，用于将任意实数映射到一个非负实数上，其函数表达式为：softplus(x) = log(1 + exp(x))。它在神经网络中常用于处理输出为正数的情况，如在某些强化学习任务中，模型输出的动作值需要服从正态分布，因此可以通过在输出层使用softplus函数来将输出限制在非负实数上。

softmax函数则是一种常用的归一化函数，用于将一个K维的实数向量压缩为一个概率分布，使得每一个维度的数值都在0到1之间，并且所有维度的数值和为1。其函数表达式为：softmax(x) = exp(x) / sum(exp(x))，其中exp(x)表示对x中每个元素求指数，sum(exp(x))表示对x中所有元素求和。softmax函数在分类问题中广泛应用，用于将输出层的向量转换为各个类别的概率分布，以便进行预测和损失计算。

因此，虽然softplus和softmax函数都是非线性激活函数，但它们的作用和使用场景是不同的。