什么是Softmax多分类算法？其识别概率有哪两个要求

Softmax多分类算法是一种常见的机器学习分类算法，它可以将一个输入的向量映射成一组输出概率。在分类任务中，这些输出概率表示输入数据被分到不同类别的概率。

Softmax算法的两个识别概率要求是：

1. 输出概率之和为1：即对于输入向量，每个输出节点的概率加起来必须为1，这保证了该算法对每个输入都能生成一个概率分布。

2. 输出概率必须在0到1之间：即每个节点的输出概率必须在0到1之间，这保证了算法的输出结果是概率值而非其他数值。

相关问题

softmax和Bp

Softmax和BP（Back Propagation）是神经网络中常用的两个概念。

Softmax是一种激活函数，通常用于多分类问题的输出层。它能够将神经网络的输出转化为各个类别的概率分布，使得输出的概率总和为1。在MNIST手写字符识别中，使用Softmax函数可以将神经网络的输出转化为每个数字的概率分布，从而判断出最有可能的数字。

BP（Back Propagation）是一种训练神经网络的方法。它基于梯度下降算法，通过不断调整网络中的权重和阈值，来使得网络的输出尽可能地接近真实标签。BP算法通过反向传播误差，将误差逐层地传递回网络的每一个神经元，并利用梯度来更新网络的参数。然而，BP算法也存在一些不足之处。由于参数较多，每次更新都需要计算大量的梯度，导致收敛速度较慢，并且容易陷入局部最小值而不是全局最小值。

综上所述，Softmax是一种用于多分类问题输出层的激活函数，而BP是一种训练神经网络的方法。在MNIST手写字符识别中，常使用两层BP神经网络结构，并结合Softmax函数作为输出层的激活函数，来实现对手写字符的识别。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
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