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原作者： Victor Zhou
链接： asimpleexplanationofthesoftmaxfunction @ victorzhou
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以下为翻译内容（斜体加粗部分为博主补充内容，非原文内容）：
什么是软件最大？ 怎么用？ 如何在Python上实现Softmax？
Softmax将任意实数转换为概率，常用于机器学习。
Softmax函数背后的数学原理很简单。这里作者的描述有点点不是很能理解，直接上公式吧：
对于n n n个数字的输入，Softmax对每个数字处理如下：
s(xI ) s(xI ) j=1nexjs(x_I ) ) FRAC ) e^{x_I}}{_sum_{j=1}^ne^{x_j}}s ) Xi ) ) j=
Softmax变换输出后的结果始终在[ 0，1 ]的范围内，所有结果的和为1，因此表示概率分布。
在一个简单的示例中，假设有几个数字-1、0、3和5。 我们先计算一下分母。 denominator :
dnominator=E1 E0 e3e5=169.87 denominator=e ^ {-1 } e ^ 0e ^ 3e ^5=boxed { 169.87 } denominator=E1 E0 e3e5=169.87
然后，分别计算分子和概率。
XXX编号器(exe ^ xex )概率) ex169.87(FRAC ) e ^ x 169.87 ex )-10.3680.002010.006320.090.1185148
要在Python上实现Softmax，很容易在Numpy模块上实现：
import numpy as np# np.exp ()是输入数组中的每个数字defsoftmax(xs ) : return NP.exp (xs )/sum (NP.exp ) xs ) ) xs=NP.axp 0.11824302，0.87370431 )注：对于许多高级朋友来说，可以在LogSumExp中实现此函数，以避免出现停机/上溢问题
为什么Softmax有用？ 想象一下，为了解决问题，有必要建立神经网络。 图中的动物是猫还是狗？
该神经网络最常见的设计是输出两个实数，一个是狗，另一个是猫，并将这两个数扔给Softmax。 例如，我们的神经网络的输出是[-1，2 ] :
动物x x x e x e^x ex概率狗-10.3680.047猫27.390.953这意味着我们网络上有95.3% 的信心认证图上的动物是猫。
与简单地回答yes或no相比，Softmax可以使用概率来回答分类问题。 (实际上在非 binary classification ，即分类超过两种以上的问题中，我们经常用 softmax 来确定结果)