Softmax函数和sigmoid函数有什么不同

Softmax函数和sigmoid函数都是常用的激活函数，但是它们有一些不同点。

首先，它们的输出范围不同。sigmoid函数的输出范围是(0,1)，而Softmax函数的输出范围是(0,1)且和为1。因此，Softmax函数通常用于多分类问题，而sigmoid函数通常用于二分类问题。

其次，它们的输入形式也有不同。sigmoid函数的输入可以是任何实数，而Softmax函数的输入必须是一个向量，并且向量的每个元素都必须是实数。

最后，它们的数学形式也有不同。sigmoid函数的数学表达式为：$$f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$$ 而Softmax函数的数学表达式为：$$S_i=\frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^Ke^{z_i}}$$ 其中，$S_i$表示第$i$个元素的Softmax值，$z_i$表示第$i$个元素的原始值，$K$表示向量的维度。