实现Python中的Softmax反向传播

Softmax函数在深度学习中广泛应用于多分类问题。在使用Softmax函数进行前向传播时，我们将输入值映射到[0, 1]的概率分布，以便对不同类别进行分类。而Softmax反向传播则是根据损失函数计算梯度，以便更新模型参数。下面我将详细介绍如何在Python中实现Softmax反向传播，并提供相应的源代码。

首先，让我们了解Softmax函数的定义和公式。给定输入向量x = (x1, x2, …, xn)，Softmax函数的输出为：

softmax(x) = (e^x1 / (e^x1 + e^x2 + … + e^xn), e^x2 / (e^x1 + e^x2 + … + e^xn), …, e^xn / (e^x1 + e^x2 + … + e^xn))

其中，e^xi表示自然指数函数的结果。Softmax函数将输入向量映射为概率分布，使得所有元素之和等于1。

下面是使用Python实现Softmax反向传播的代码示例：

import numpy as np

def softmax