softmax算法概述

softmax算法是一个常用的数学函数，特别在机器学习和深度学习中，特别是在处理多分类任务时，用于将输入向量转换为概率分布。它的全称源自"Softmax of exponentials"，即指数函数的软最大化。

softmax的主要作用是在给定一组数值（通常代表不同类别的得分或logits）后，将其转换成每个类别的概率值，总和为1，表示所有类别概率之和等于1，满足概率性质。这个过程确保了模型的预测结果是一组可解释的概率，便于后续做决策或优化。

公式如下：

对于一个长度为n的向量z = [z1, z2, ..., zn]，softmax函数的结果i-th元素P(i)计算如下：
P(i) = exp(z_i) / sum(exp(z_j)) for all j