softmax（AB）会等于softmax（A）*softmax（B）吗

Softmax 函数是一种归一化函数，通常用于处理多分类问题中的概率分布，它将向量中的每个元素转换为介于0和1之间的概率值，且所有概率之和为1。softmax(A) 和 softmax(B) 分别是对两个独立向量 A 和 B 应用 softmax 函数的结果。

然而，softmax(A) * softmax(B) 表示的是两个softmax结果的点乘，这种乘积并不等同于对它们组合后的向量应用 softmax。点乘运算不会保持向量的总和为1，因此这个乘积的结果不具备概率分布的性质，无法直接视为softmax函数的结果。

简单来说，softmax(A) 和 softmax(B) 是独立计算的，它们的乘积不会自动转换为另一个 softmax 归一化的概率分布。如果你需要组合两个向量的概率，通常需要对它们相加或通过其他数学运算来实现特定的联合概率分布。