sigmoid函数: 

  其实逻辑斯谛函数也就是经常说的sigmoid函数,它的几何形状也就是一条sigmoid曲线。

softmax和sigmod

  logistic曲线如下: 
  softmax和sigmod

  这句话既表明了softmax函数与logistic函数的关系,也同时阐述了softmax函数的本质就是将一个K 
维的任意实数向量压缩(映射)成另一个K维的实数向量,其中向量中的每个元素取值都介于(0,1)之间。

  softmax函数形式如下: 
  softmax和sigmod

总结:sigmoid将一个real value映射到(0,1)的区间(当然也可以是(-1,1)),这样可以用来做二分类。 
而softmax把一个k维的real value向量映射成0-1的常数,然后可以根据结果的大小来进行多分类的任务。 

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