タイトル：✨激活函数sigmoid和激活函数softmax_sigmoid函数✨

在深度学习的领域中，各种激活函数发挥着至关重要的作用，它们能够使模型具备非线性拟合能力，提高模型的学习效率。其中，sigmoid函数和softmax函数是两种非常重要的激活函数。下面让我们一起深入了解这两种激活函数的区别与联系吧！🔍

sigmoid函数是一种S型曲线函数，其输出值范围为(0, 1)，常用于二分类问题。sigmoid函数的数学表达式为：f(x) = 1 / (1 + e^-x)。它的输出可以被解释为概率，这使得它在逻辑回归等任务中大放异彩。🎯

另一方面，softmax函数通常应用于多分类问题。它将一个K维的实数向量转换成一个K维的概率向量，每个元素的值都在(0, 1)之间，并且所有元素的和为1。这使得softmax函数非常适合于预测多个类别中的概率分布。🎉

尽管sigmoid和softmax在某些方面有相似之处，但它们的应用场景和功能却截然不同。sigmoid主要用于二分类任务，而softmax则用于多分类任务。希望这些信息能帮助你更好地理解这两种激活函数，为你的项目选择合适的激活函数。🚀

机器学习基础知识 激活函数 sigmoid softmax

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