. softmax回归模型（基于Python）
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softmax的核心理念在于为神经网络构建一种新型的输出层结构。其初始实现方式与sigmoid层（符号层？）相似，均通过输入数据的加权运算来完成。
然而，我们并未采用sigmoid函数来生成输出结果，而是将softmax函数应用于softmax层中。
依据该函数，第j个输出神经元的激活状态
即为（记作式子1）：
在分母部分，我们对所有输出神经元的数值进行累加
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softmax的核心理念在于为神经网络构建一种新型的输出层结构。其初始实现方式与sigmoid层（符号层？）相似，均通过输入数据的加权运算来完成。
然而，我们并未采用sigmoid函数来生成输出结果，而是将softmax函数应用于softmax层中。
依据该函数，第j个输出神经元的激活状态
即为（记作式子1）：
在分母部分，我们对所有输出神经元的数值进行累加