牛客题解 | softmax激活函数实现

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softmax激活函数实现（Softmax Activation Function Implementation）是神经网络中的最常见的激活函数之一。
softmax函数其公式为
$$softmax(x)=\frac{e^{x_i}}{{\sum }_{j=1}^n{e}^{x_j}}$$

标准代码如下

def softmax(scores: list[float]) -> list[float]:
    exp_scores = [math.exp(score) for score in scores]
    sum_exp_scores = sum(exp_scores)
    probabilities = [round(score / sum_exp_scores, 4) for score in exp_scores]
    return probabilities