Descripción: Softmax es una función matemática que transforma un vector de números reales en un vector de probabilidades, donde cada valor está en el rango de 0 a 1 y la suma total de todos los valores es igual a 1. Esta función es especialmente útil en problemas de clasificación multiclase, donde se requiere asignar una probabilidad a cada clase posible. La fórmula de Softmax toma cada elemento del vector, lo exponencia y luego normaliza estos valores dividiéndolos por la suma total de las exponenciales. Esto asegura que los valores resultantes representen una distribución de probabilidad. En el contexto de redes neuronales, Softmax se utiliza comúnmente en la capa de salida para modelar la probabilidad de pertenencia a cada clase, permitiendo que el modelo realice predicciones basadas en la clase más probable. Su capacidad para manejar múltiples clases y proporcionar interpretaciones probabilísticas hace que Softmax sea una herramienta fundamental en el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático y en arquitecturas de redes neuronales convolucionales y recurrentes.
Usos: Softmax se utiliza principalmente en problemas de clasificación multiclase, donde se necesita asignar probabilidades a diferentes clases. Es común en modelos de aprendizaje profundo, especialmente en redes neuronales, donde se aplica en la capa de salida para convertir las salidas de la red en probabilidades interpretables. También se utiliza en algoritmos de aprendizaje por refuerzo para calcular la probabilidad de seleccionar acciones en función de sus valores esperados.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de Softmax es su uso en la clasificación de imágenes, donde una red neuronal convolucional puede predecir a qué clase pertenece una imagen (por ejemplo, gato, perro, pájaro) y Softmax se utiliza para convertir las salidas de la red en probabilidades que suman 1. Otro ejemplo es en sistemas de recomendación, donde Softmax puede ayudar a determinar la probabilidad de que un usuario prefiera un artículo sobre otros.
