Las matemáticas y la intuición detrás de la función softmax y su aplicación en redes neuronales y regresión softmax
La función softmax es una de las funciones más importantes en estadística y aprendizaje automático. Se necesita un vector de k números reales y lo convierte en un vector de k probabilidades que suman 1. Softmax es una generalización de la función logística a más de dos dimensiones y se puede utilizar en la regresión softmax (también conocida como regresión logística multinomial) para abordar problemas de clasificación con más de dos etiquetas. La función softmax también se puede utilizar como última función de activación de una red neuronal en un problema de clasificación de clases múltiples. En este caso, la red neuronal utiliza la función de activación softmax para calcular la probabilidad de cada clase posible para el objetivo.
Este artículo proporciona una comprensión visual de la función softmax, la intuición detrás de ella y las importantes propiedades matemáticas que la hacen valiosa en el aprendizaje automático. También analizamos la relación entre softmax y la función logística y demostramos cómo realizar una regresión softmax usando Python.
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