softmax函数

softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！那么怎么理解多分类呢？很容易，如果你想选取俩个动作，那么就找概率最大的俩个值即可~ sigmoid函数只能分两类，而softmax能分多类，softmax是sigmoid的扩展。

假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的Softmax值就是

也就是说，是该元素的指数，与所有元素指数和的比值

softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用，就映射成为(0,1)的值，而这些值的累和为1（满足概率的性质），那么我们就可以将它理解成概率，在最后选取输出结点的时候，我们就可以选取概率最大（也就是值对应最大的）结点，作为我们的预测目标！