softmax函数_反向传播之一：softmax函数

最好的学习方法就是把内容给其他人讲明白。

如果你看了我的文章感觉一头雾水，那是因为我还没学透。

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我目前的理解是：反向传播是神经网络的精要，没搞明白反向传播，神经网络就还没入门。

我的学习计划是：

（1）推导一遍公式；

（2）写一遍纯numpy代码；

（3）看一遍源码。

本系列所有文章都不是原创，只是收集网上前期那些认真的牛人的文章于一处，手撸一遍推导，以求入门。于大家也是方便，于自己是一遍学习。

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本文来源

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1. softmax函数

numpy代码：

import numpy as np
def softmax(x):
    x = np.exp(x)/np.sum(np.exp(x))
    return x
print(softmax