シグモイドとソフトマックスの概要

シグモイド関数（論理シグモイド関数とも呼ばれる）。
　wikiwikiの定義を引用すると

ロジスティック関数やロジスティック曲線は、一般的な"S"形状（シグモイド曲線）である。

ロジスティック関数またはロジスティック曲線は、一般的な形状（シグモイド曲線）です。

ロジスティック曲線は次のようになる。

同様に、ソフトマックス関数のwiki wikiでの定義を掲載します。

softmaxはロジスティック関数の一般化で、任意の実数値からなるK次元ベクトルzを、(0, 1)の範囲で足すと1になる実数値のK次元ベクトルσ(z)にquot"（マップ）する関数である。

この文は、ソフトマックス関数とロジスティック関数の関係を示すと同時に、ソフトマックス関数の本質が、任意の実数値からなるK次元ベクトルを別のK

次元の実数ベクトルであり、ベクトルの各要素は（0，1）の間の値をとる。

ソフトマックス関数は次のような形式をとる。

要約すると、シグモイドは実数値を区間 (0,1) (もちろん (-1,1)) に写像し、これを用いて二値分類を行うことができます。
そして、ソフトマックスは、k次元の実数値ベクトル（a1,a2,a3,a4・・・）を、biを0〜1の定数とする（b1,b2,b3,b4・・・）にマッピングし、最も重みの大きい次元を取るなど、biの大きさに基づく多階級化の作業に利用できるようにした。