sigmoid和softmax区别

sigmoid和softmax都是常用的激活函数，用于将输入映射到一个概率分布上。

sigmoid函数（也称为逻辑函数）将输入的实数值压缩到0和1之间。它的数学表达式为：

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

sigmoid函数常用于二分类问题，将实数转化为0到1之间的概率值，表示某个样本属于正类的概率。

softmax函数是sigmoid函数的一种推广形式，它将输入向量的每个元素转化为一个非负值，并且所有元素的和为1，用于多分类问题。它的数学表达式为：

softmax(x_i) = exp(x_i) / sum(exp(x_j))

softmax函数对输入向量中的每个元素进行指数化，然后归一化得到概率分布。在多分类问题中，softmax函数可以将输入向量的每个元素转化为样本属于某个类别的概率。

因此，sigmoid函数适用于二分类问题，而softmax函数适用于多分类问题。它们在数学形式和应用场景上有所不同。