softmax和ReLU

softmax是一种激活函数，适用于多分类问题。它将输入的向量归一化为概率分布，使得每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素的和为1。在深度学习中，softmax通常用于输出层，将神经网络的输出转换为概率分布。

ReLU是一种非线性激活函数，它将小于0的输入映射为0，大于等于0的输入保持不变。ReLU对于解决梯度消失问题和加速神经网络的训练具有很好的效果。它在深度学习中广泛应用于隐藏层。

总的来说，softmax和ReLU都是深度学习中常用的激活函数，用于不同的场景。