Python实现Softmax函数功能

Softmax函数是深度学习中常用的激活函数之一，广泛应用于多分类问题。它将一组实数转换为概率分布，使得每个元素的输出值介于0和1之间，并且所有输出值的和为1。在本文中，我们将使用Python实现Softmax函数。

Softmax函数的定义如下：

softmax(x) = exp(x) / sum(exp(x))

其中，x是一个实数向量。Softmax函数首先对向量x中的每个元素进行指数运算，然后将指数运算结果归一化，使得所有元素的和为1。

下面是Python中实现Softmax函数的代码示例：

import numpy as np

def softmax(x):
    # 对输入向量进行指数运算
    exps = np.exp