在深度学习的世界里，softmax函数是分类任务中的明星选手之一！它能把模型输出转化为概率分布，帮助我们轻松搞定多分类问题。今天，让我们一起用代码探索它的魅力吧！👇
首先，我们需要导入必要的库，比如NumPy，它是数据处理的好帮手。「`import numpy as np`」这行代码就像是开启冒险旅程的地图。接着，定义一个简单的输入向量，例如：「`scores = np.array([2.0, 1.0, 0.1])`」，它代表了每个类别的原始得分。
接下来，就是核心部分啦！softmax公式是 \( e^{x_i} / \sum(e^{x_j}) \)，即指数化后归一化。我们可以这样写：
```python
exp_scores = np.exp(scores)
probs = exp_scores / np.sum(exp_scores)
```
每一行代码都在赋予数字新的意义——从原始分数到最终的概率分布！最后打印结果，你会看到 `[0.7, 0.2, 0.1]` 这样的答案，是不是很神奇？✨
通过这段代码，我们不仅实现了softmax功能，还掌握了其背后的数学原理。每一次运行都是一次对AI世界的深入理解！🚀
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