Softmax和Sigmoid是两种常用的激活函数，主要用于神经网络中的分类问题。
Softmax函数用于多分类问题，它将神经网络的输出转化为概率分布。Softmax函数的公式如下： [ \sigma(z)i = \frac{e^{z_i}}{\sum{j=1}^{K} e^{z_j}} ] 其中，(z_i)是网络的输出，(\sigma(z)_i)是第i个类别的概率，K是类别的个数。
Sigmoid函数用于二分类问题，它将神经网络的输出转化为0到1之间的概率值。Sigmoid函数的公式如下： [ \sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}} ] 其中，z是网络的输出，(\sigma(z))是输出的概率值。
Softmax和Sigmoid都具有将输出转化为概率分布的能力，Softmax用于多分类问题，Sigmoid用于二分类问题。它们都可以帮助神经网络输出结果更加直观和易于解释。
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