softmax解释

sigmoid函数只能分两类，而softmax能分多类，softmax是sigmoid的扩展 以下是Softmax函数的定义： 这个函数与hard max（即大家通常用的max函数）有相似之处，在其中某个x显著大于其他x时，返回值接近这个x，即max 下图为softmax(x, 0)和hardmax(x,0)的图形： 差别就在于softmax是连续可导的，消除了拐点，这个特性在机器学习的梯度下降法

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