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从事或对人工智能行业有了解的人员来说，相信对softmax和sigmoid这两个激活函数并不陌生，这两个激活函数实不仅在逻辑回归有应用，也是在面试或笔试中包含的内容，掌握好这两个激活函数及其衍生函数是很重要也是最基础的。下面详细介绍softmax和sigmoid：
在数学上，softmax函数又称归一化指数函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个喊任意实数的k维的向量z的“压缩”到两一个k维向量σ(z) 中，使得每一个元素的范围都在（0, 1)之间，并且所有元素和为1。
softmax函数的公式是：
F ( x i ) = e x p ( x i ) ∑ i = 0 k e x p ( x i ) （ i = 0 , 1 , 2 , . . . k ） F(x_i)=\frac {exp(x_i) } {\sum_{i=0}^k{exp(x_i)}} （i = 0,1,2,...k ） F(xi)=∑i=0kexp(xi)exp(xi)（i=0,1,2,...k）
Sigmoid 与 Softmax 的区别
Sigmoid 与 Softmax 的区别结论定义图例 参考：Multi-label vs. Multi-class Classification: Sigmoid vs. Softmax、Sigmoid function、Softmax function 结论 sigmoid：使大的更大、小的更小（保持数值被归整到0-1之间） softmax：使所有的值之和为1（保持数值间的大小关系） 定义 sigmoid 处理的是单个输入值，不关注整体输入数据的关系。 f(yi)=11+e−yi for&nb
多标签文本分类为何必须用Sigmoid而非Softmax？Keras实战详解
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几种激活函数的详解及代码实现：sigmoid()、softmax()、tanh()、relu()、leaky_relu()
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 1.sigmoid()函数 # Sigmoid函数常被用作神经网络的激活函数，将变量映射到0,1之间 # 除了输出层是一个二元分类问题外，基本不用Sigmoid函数 def sigmoid(x): y = 1/(1+np.exp(-x)) return y 曲线绘制： X = np.arange(-5, 5, 0.1) y = sigmoid(X)
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