Funkcyjo Softmax

Rozlygowańy funkcyje Softmax na zadku przikładowego modelu neuronowego neca

Funkcyjo Softmax - matymatyczno funkcyjo, ftoro przerobjo wektor rzeczywistych nůmer na taki, kaj te nůmery majům wert uod 0 do 1 i we sumje dowajům 1. Je poszyrzyńym funkcyje Sigmoid a jeji formuła to: $\sigma (\mathbf {z} )_{j}={\frac {e^{z_{j}}}{\sum _{k=1}^{K}e^{z_{k}}}}$, kaj e to nůmera Eulera, K to szyrzka wektora, j = 1, ..., K.

Funkcyjo je używano m. in. do rachowańo prawdopodobjyństwa przinolyżnośći do jednyj ze kilku (tylu jaki szeroki je wektor) klas. Przidajne je to we neuronowych necach, kaj we uostatńij szychće Softmax wrażůno za aktywacyjno funkcyjo może dać prawdopodobjyństwa uodpowjedźi na zadany problem.