人工智能AI面试题-4.20请问什么是softmax函数？

【4.20】理解 Softmax 函数 🤖📊 Softmax函数是多分类任务中的重要工具，它将神经元的输出映射到区间(0,1)内，可以看作概率来理解，从而进行多分类任务。 假设我们有一个数组V，其中Vi表示数组V中的第i个元素，那么Vi的softmax值可以表示为： 4.18  请问什么是softmax函数？ Softmax(Vi) = e^Vi / Σ(e^Vj) (对所有j求和) 更形象地说，可以用下图表示：  简单来说，Softmax函数将原始输出，比如[3, 1, -3]，通过它的作用，映射成(0,1)区间内的值，而且这些值的总和为1，符合概率的性质。因此，我们可以将这些值理解为概率分布，在最终选择输出节点时，我们可以选择具有最大概率值的节点作为我们的预测目标。 举个例子，最近我在实现基于神经网络的句法分析器。这个任务使用了转移系统来进行，神经网络的作用是预测当前状态应该采取的动作是什么？ 比如，如果有10个输出神经元，那么就有10个可能的动作，1号动作、2号动作、3号动作...一直到10号动作。最终，根据每个状态的输入，神经网络预测动作的概率分布，选择具有最高概率的输出，然后得到一系列动作序列，以完成任务。这就是Softmax函数在多分类任务中的应用。 🧠🤓🔍