在机器学习中，尤其是在深度学习模型中，使用各种不同的数学函数来实现网络的非线性、归一化或激活。这些函数各有特点和用途。下面我将介绍几种常见的函数，并解释它们在实践中的应用和区别。

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在机器学习中，尤其是在深度学习模型中，使用各种不同的数学函数来实现网络的非线性、归一化或激活。这些函数各有特点和用途。下面我将介绍几种常见的函数，并解释它们在实践中的应用和区别。

1. Softmax

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Softmax 函数是一个在机器学习中常用的函数，特别是在处理分类问题时。它通常用于多类分类的最后阶段，将神经网络的原始输出（也称为logits）转换为概率分布，表示每个类别的预测概率。

Softmax函数的定义

Softmax函数将任意实数值的向量转换为相同维度的实数值向量，其中每个元素的值处于(0,1)区间内，并且所有元素的和为1。因此，Softmax输出可以被解释为一个概率分布。

Softmax的直观解释

1. 指数函数：使用指数函数 e^z_j确保每个输出都是正数。
2. 归一化ÿ