softmax和sigmod

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我是靠谱客的博主贤惠小白菜，这篇文章主要介绍softmax和sigmod，现在分享给大家，希望可以做个参考。

sigmoid函数：

　　其实逻辑斯谛函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线。

这里写图片描述

　　logistic曲线如下：
　　这里写图片描述

　　这句话既表明了softmax函数与logistic函数的关系，也同时阐述了softmax函数的本质就是将一个K
维的任意实数向量压缩（映射）成另一个K维的实数向量，其中向量中的每个元素取值都介于（0，1）之间。

　　softmax函数形式如下：
　　这里写图片描述

总结：sigmoid将一个real value映射到（0,1）的区间（当然也可以是（-1,1）），这样可以用来做二分类。
而softmax把一个k维的real value向量映射成0-1的常数，然后可以根据结果的大小来进行多分类的任务。

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