softmax原理和优点

softmax是一种常用的分类器，它可以将一个向量映射到一个概率分布上。具体来说，softmax函数可以将一个K维的向量z转换为一个K维的概率分布y，其中每个元素y_i表示z属于第i类的概率。softmax函数的公式如下：

y_i = e^(z_i) / sum(e^(z_j)) (j=1,2,...,K)

其中，e表示自然常数，z_i表示向量z的第i个元素。

softmax函数的优点在于它可以将任意实数向量映射到一个概率分布上，因此可以用于分类问题。此外，softmax函数具有可导性，因此可以使用反向传播算法进行训练。