Softmax和Sigmoid是兩種常用的激活函數，主要用于神經網絡中的分類問題。
Softmax函數用于多分類問題，它將神經網絡的輸出轉化為概率分布。Softmax函數的公式如下： [ \sigma(z)i = \frac{e^{z_i}}{\sum{j=1}^{K} e^{z_j}} ] 其中，(z_i)是網絡的輸出，(\sigma(z)_i)是第i個類別的概率，K是類別的個數。
Sigmoid函數用于二分類問題，它將神經網絡的輸出轉化為0到1之間的概率值。Sigmoid函數的公式如下： [ \sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}} ] 其中，z是網絡的輸出，(\sigma(z))是輸出的概率值。
Softmax和Sigmoid都具有將輸出轉化為概率分布的能力，Softmax用于多分類問題，Sigmoid用于二分類問題。它們都可以幫助神經網絡輸出結果更加直觀和易于解釋。
