Softmax函数

从金融角度来看，Softmax函数可以被视为一种将原始数值（如投资回报率、风险评估得分等）转化为概率分布的方法，这种转换对于投资者在多样化投资组合或风险管理策略中做出决策尤为重要。通过应用Softmax函数，投资者能够将不同的投资选项映射到0到1之间的概率值，这些值加总为1，从而直观地理解每项投资在整个投资组合中的相对权重或可能性。这种方法不仅提供了更加客观和量化的投资依据，还有助于在复杂的金融环境中做出更加稳健和理性的决策。

Word2Vec介绍：softmax函数的python实现

1. 什么是Softmax

Softmax要解决这样一个问题：我有一个向量，想用数学方法把向量中的所有元素归一化为一个概率分布。也就是说，该向量中的元素在[0,1]范围内，且所有元素的和为1。

Softmax就是这个数学方法，本质上是一个函数。

假设我们有一个k维向量z，我们想把它转换为一个k维向量 $sigma(z)$ ，使其所有元素的范围是[0,1]且所有元素的和为1，函数表达式是：

![softmax(x)_i = \frac {e^{x_i}

更新时间：2024-06-12 06:06

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