📚 第一部分：认识 Sigmoid 激活函数
Sigmoid 函数就像一位温柔的“平滑使者”，它将输入值压缩到 [0, 1] 的范围，常用于二分类问题中的概率预测。它的曲线形似字母“S”，优雅且稳定。例如，在神经网络中，当输入为正无穷时，输出接近于 1；而当输入为负无穷时，输出接近于 0。这种特性使得 Sigmoid 成为机器学习模型中的重要角色 🌟。
📊 第二部分：Softmax 激活函数登场
如果说 Sigmoid 是“单挑选手”，那么 Softmax 就是“团队领袖”。它能够将多维向量转换成概率分布，确保所有输出值之和为 1。在多分类任务中，Softmax 常被用作最后一层激活函数，帮助模型分配每个类别的置信度 🎯。例如，在手写数字识别任务中，Softmax 能让模型明确地告诉我们“这个数字最可能是 3”。
🎯 两者结合：打造高效模型
无论是 Sigmoid 的细腻处理，还是 Softmax 的全局掌控，它们都在深度学习领域大放异彩。通过合理搭配这两种激活函数，我们可以构建出更强大、更精准的 AI 系统，助力未来科技蓬勃发展 💻🚀！
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