b'\n_START_ARTICLE_\nFunci\xc3\xb3n SoftMax\n_START_SECTION_\nEjemplo\n_START_PARAGRAPH_\nSi el vector de entrada es [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3], la funci\xc3\xb3n softmax retorna [0.024, 0.064, 0.175, 0.475, 0.024, 0.064, 0.175]. Se puede observar que el m\xc3\xa1ximo valor del vector resultante est\xc3\xa1 en la misma ubicaci\xc3\xb3n que el m\xc3\xa1ximo valor del vector de entrada. Por esta raz\xc3\xb3n es que la funci\xc3\xb3n softmax es t\xc3\xadpicamente utilizada para "filtrar" un conjunto de valores que se encuentren por debajo de un valor m\xc3\xa1ximo establecido._NEWLINE_En c\xc3\xb3digo Python:_NEWLINE_>>> import math>>> z = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 1.0, 2.0, 3.0]>>> z_exp = [math.exp(i) for i in z]>>> print([round(i, 2) for i in z_exp])[2.72, 7.39, 20.09, 54.6, 2.72, 7.39, 20.09]>>> sum_z_exp = sum(z_exp)>>> print(round(sum_z_exp, 2))114.98>>> softmax = [round(i / sum_z_exp, 3) for i in z_exp]>>> print(softmax)[0.024, 0.064, 0.175, 0.475, 0.024, 0.064, 0.175]\n_START_SECTION_\nRedes Neuronales Artificiales\n_START_PARAGRAPH_\nLa funci\xc3\xb3n softmax es utilizada como capa final de los clasificadores basados en redes neuronales. Tales redes son com\xc3\xbanmente entrenadas usando un r\xc3\xa9gimen de entrop\xc3\xada cruzada, con lo que se obtiene una variante no lineal de la regresi\xc3\xb3n log\xc3\xadstica multinomial.\xe2\x80\x8b'