【人工智能】Softmax 函数基础介绍、应用场景、优缺点、代码实现
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Softmax 函数基础介绍、应用场景、优缺点、代码实现，markdown格式，latex公式，10000字。
Softmax 函数介绍
在机器学习中，softmax函数是一种用于多项式分类问题的激活函数，它将一个K维向量转换为K个范围在[0,1]之间且总和为1的概率分布。它通常被用于将最后一层的输出映射到一个概率分布上，从而使得分类器可以预测每一类的概率。
公式
Softmax函数的公式如下：
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/131016814
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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