Descripción: La función Softmax es una función matemática que transforma un vector de valores reales en una distribución de probabilidad. Esta función es especialmente relevante en el contexto de las redes neuronales, donde se utiliza comúnmente en la capa de salida para problemas de clasificación multiclase. La función Softmax toma un vector de entradas y aplica la exponencial a cada uno de sus elementos, normalizando estos valores de tal manera que la suma de todas las probabilidades resultantes sea igual a uno. Esto permite interpretar los resultados de la red neuronal como probabilidades, facilitando la toma de decisiones en tareas de clasificación. Una de las características clave de la función Softmax es que resalta la diferencia entre los valores de entrada; es decir, un valor más alto en el vector de entrada resultará en una probabilidad significativamente mayor en la salida, lo que ayuda a la red a hacer predicciones más precisas. Además, la función Softmax es diferenciable, lo que permite su uso en el entrenamiento de redes neuronales mediante técnicas de retropropagación. En resumen, la función Softmax es fundamental para convertir las salidas de una red neuronal en probabilidades interpretables, lo que la convierte en una herramienta esencial en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
