在之前的內容裡，我們採用的是sigmoid函式作為輸出層神經元。這裡我們介紹一種softmax函式作為新的輸出層。
softmax本質上是一種歸一化的過程，假設神經元的帶權輸入為： zl
j=∑k
wljk
al−1
k+bl
j zjl
=∑kw
jkla
kl−1
+bjl
定義輸出神經元的啟用值為：al
−1k=
ezlj
∑kez
lka kl
−1=e
zjl∑
kezk
l分母的求和是在所有的輸出神經元上進行的。
softmax本質上是一種神經元輸出的概率分布形式，，每個神經元的輸出都可以理解為是正確輸出的概率。任何輸出的減少都會必然導致其他輸出的增加，保證了所有的輸出相加為1。
神經網路 神經元
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前饋神經網路 神經元
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機器學習 05 神經元神經網路
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