Softmax激活函数主要用于多类别分类问题。在神经网络中，Softmax函数通常被应用于输出层，并将神经网络的输出转化为表示概率的向量。

  Softmax函数的作用是将输入向量中的每个元素转化为一个介于0和1之间的概率值，并且所有概率值的和为1。这样做的好处是，可以将神经网络的输出解释为各个类别的概率分布，使得我们可以直接根据概率值进行分类预测。

  对于单个输入向量x=(x1, x2, ..., xn)，Softmax函数的计算方式如下：

  首先，计算每个元素的指数值，即exp(xi)；

  然后，将指数值进行归一化处理，即将每个指数值除以所有指数值的和，得到归一化指数值；

  最后，归一化指数值即为Softmax函数的输出，表示每个元素对应的概率值。

  Softmax函数的数学表达式为：

  softmax(x) = (exp(x1)/S, exp(x2)/S, ..., exp(xn)/S)

  其中，S表示所有指数值的和，即S=exp(x1)+exp(x2)+...+exp(xn)。

  通过Softmax函数的应用，我们可以根据神经网络输出的概率分布来确定最有可能的类别。在训练过程中，Softmax函数也常常与交叉熵损失函数结合使用，用于计算神经网络的损失并进行反向传播优化。