Sigmoid函数与Softmax函数：概念及区别

Sigmoid函数和Softmax函数是在机器学习和神经网络中经常使用的激活函数。它们都可以将输入映射到0到1之间的概率分布，但在一些方面存在着明显的区别。本文将详细介绍这两个函数的概念、特点和应用，并提供相应的源代码。

一、Sigmoid函数（Sigmoid Function）
Sigmoid函数，也称为Logistic函数，是一种常用的激活函数。它将输入值映射到0到1之间的连续输出，用于处理二分类问题或将输出转化为概率表示。

Sigmoid函数的公式如下：
f(x) = 1 / (1 + e^(-x))

其中，e代表自然对数的底数，x为输入值。

在神经网络中，Sigmoid函数通常作为隐藏层或输出层的激活函数。其优点是计算简单，具有良好的平滑性和可导性，使得反向传播算法能够进行有效的参数更新。但是，Sigmoid函数在输入较大或较小的情况下容易出现梯度消失的问题，限制了其在深层神经网络中的应用。

以下是使用Python实现Sigmoid函数的示例代码：

import numpy as np

def sigmoid(x)