夺命猪头
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【DL经典回顾】激活函数大汇总（四）（Softmax & Softplus附代码和详细公式）

激活函数大汇总（四）（Softmax & Softplus附代码和详细公式）

更多激活函数见激活函数大汇总列表

一、引言

欢迎来到我们深入探索神经网络核心组成部分——激活函数的系列博客。在人工智能的世界里，激活函数扮演着不可或缺的角色，它们决定着神经元的输出，并且影响着网络的学习能力与表现力。鉴于激活函数的重要性和多样性，我们将通过几篇文章的形式，本篇详细介绍两种激活函数，旨在帮助读者深入了解各种激活函数的特点、应用场景及其对模型性能的影响。

在接下来的文章中，我们将逐一探讨各种激活函数，从经典到最新的研究成果。

限于笔者水平，对于本博客存在的纰漏和错误，欢迎大家留言指正，我将不断更新。

二、Softmax

Softmax激活函数是深度学习中用于多类分类问题的一个重要激活函数。它通常用于神经网络的输出层，将神经元的输出映射为一个概率分布。

1. 数学定义

Softmax函数的数学表达式定义为每个元素 x i x_i

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他