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使用python计算softmax激活函数

使用Python计算softmax激活函数的步骤如下：

首先，导入所需的库：

import numpy as np

定义softmax函数：

def softmax(x):
    e_x = np.exp(x - np.max(x))  # 防止溢出
    return e_x / np.sum(e_x)

调用softmax函数并传入待计算的向量或矩阵：

x = np.array([2, 1, 0.5])
result = softmax(x)
print(result)

以上代码将输出softmax函数计算后的结果。

softmax激活函数是一种常用的激活函数，它将输入的向量或矩阵转换为概率分布。它的主要优势在于能够处理多类别分类问题，并且输出的概率值总和为1。

应用场景：

多类别分类问题：softmax函数常用于神经网络中的输出层，用于将神经网络的输出转换为概率分布，从而进行多类别分类。
自然语言处理：softmax函数可以用于文本分类、情感分析等任务中，将文本对应的特征向量转换为概率分布，从而进行分类或情感判断。

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