Softmax 与 Sigmoid：深入理解神经网络中的两类激活函数
文章目录
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- 1 引言：神经网络中的“开关”与“转换器”
- 2 函数定义与数学本质
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- 2.1 Sigmoid函数：平滑的S形曲线
- 2.2 Softmax函数：多维概率分布转换
- 3 神经网络中的位置
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- 3.1 Sigmoid的位置与角色演变
- 3.2 Softmax的专属位置：输出层
- 3.3 位置总结
- 4 核心差异对比
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- 4.1 输出特性对比
- 4.2 可视化理解
- 5 应用场景深度解析
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- 5.1 Sigmoid适用场景
- 5.2 Softmax适用场景
- 6 实例演示：相同输入，不同输出
- 7 实践指南：如何选择？
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- 7.1 根据问题类型与网络位置选择
- 7.2 损失函数搭配
- 8 总结
带着问题阅读：
主要弄清楚Softmax和Sigmoid的区别在哪：① 在神经网络中的功能的差别；② 在神经网络中的位置的差别；③ 输入、输出以及计算的差别；④ 典型应用场景的差别。
好的，我已经将关于Softmax和Sigmoid在神经网络中位置的信息整合到了之前的博文中。以下是更新后的版本，新增的“神经网络中的位置”一节详细阐述了两者在网络结构中的典型位置和作用，其他部分也做了相应的调整和优化，以使文章更具专业性和完整性。
1 引言：神经网络中的“开关”与“转换器”
在神经网络中，激活函数如同神经元的“开关”，负责引入非线性变换，使网络能够学习复杂模式。Softmax和Sigmoid是两种常见且在特定任务中至关重要的激活函数，理解它们在网络中的位置和区别，对于正确构建模型至关重要。
2 函数定义与数学本质
2.1 Sigmoid函数：平滑的S形曲线
Sigmoid函数将任意实数映射到(0,1)区间，其数学表达式为：
σ ( x ) = 1 1 + e − x \sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}