一、softmax函数
softmax函数是一种常用的多分类器分类函数，它在将输入数据压缩到0-1之间的同时，还能保持各个输出节点之间的合为1，从而能够很好地描述输入数据在多个类别上的分布情况。
二、softmax函数的作用
softmax函数的主要作用是将输入向量转换为概率分布，其中每个元素的取值表示该类别的概率，且这些概率总和等于1。这个概率分布可以用于解决多分类问题，例如图像分类、自然语言处理、语音识别等。
三、softmax函数公式
def softmax(x):
"""Compute softmax values for each sets of scores in x."""
e_x = np.exp(x - np.max(x))
return e_x / e_x.sum(axis=0)
以上是softmax函数的Python示例代码。其中x是输入的向量，e_x是指数函数的输出，np.max(x)是计算向量x中最大值，并将其用于数值稳定性的考虑。
四、softmax函数yk能取0吗
在softmax函数中，每个输出节点的取值都是0到1之间的实数，因此不可能取到0。softmax函数将实数转换为概率分布，其中概率值不可能为0，但可以非常小，可以近似为0。
五、softmax函数详解
softmax函数的计算与逻辑相对比较复杂，但是可以分为以下几个步骤：
1. 对每个输入值进行指数运算
softmax函数的第一步是将每个输入值进行指数运算。这个过程可以使得每个值在取正数之后增长速度加快，且不可能为负数，作为后续计算的基础。
2. 求出指数和
所有指数相加得到的结果是指数和，它的作用是对所有指数进行归一化。
3. 计算概率分布
通过将每个指数除以指数和，softmax函数将每个输入值映射为一个概率分布，其中每个元素表示输入数据属于相应类别的概率。
六、softmax激活函数图像
softmax函数的图像可以显示在输入数据为单个实数的情况下，输出属于不同类别的概率分布。如下图所示：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def softmax(x1, x2):
e_x1 = np.exp(x1)
e_x2 = np.exp(x2)
return e_x1 / (e_x1 + e_x2), e_x2 / (e_x1 + e_x2)
fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(-3, 3, 100)
y1, y2 = softmax(x, -x)
ax.plot(x, y1, 'r', label='Class 1')
ax.plot(x, y2, 'b', label='Class 2')
ax.set_xlabel('Input')
ax.set_ylabel('Output Probability')
ax.legend()
plt.show()
七、softmax函数曲线
softmax函数的曲线也可以展示为输入数据为一维数组时的概率分布。如下代码所示：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def softmax(x):
"""Compute softmax values for each sets of scores in x."""
e_x = np.exp(x - np.max(x))
return e_x / e_x.sum(axis=0)
fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(-3, 3, 100)
y = softmax(x)
ax.plot(x, y)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
plt.show()
八、softmax函数的导数
softmax函数的导数可以表示为：
softmax(x)=e^x/[Σ(e^x)]
(softmax(x))'=(e^x*Σ(e^x)'-e^x*(e^x)')/[Σ²(e^x)]
(softmax(x))'=(e^x*Σ(e^x)-e^(2x))/Σ²(e^x)
九、softmax和sigmoid关系
softmax函数是sigmoid函数在多分类情况下的推广。在二分类问题中，sigmoid函数的作用是将每个节点的输出压缩到0-1之间，表示该节点属于正类的概率。而softmax函数不仅能够对每个节点进行压缩，还能保证每个类别的概率之和等于1，因此适用于多分类器问题。
十、softmax函数头像选取
在深度学习中，softmax函数有着广泛的应用，特别是在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域。因此，可以使用与这些领域相关的图像作为softmax函数的头像，例如一张图像分类的照片或者在语音识别中使用的声音波形。
