深層学習／ソフトマックス関数

#1.はじめに
　今回は、ソフトマックス関数について簡単にまとめます。

#2.ソフトマックス関数とは？
　ニューラルネットワークの出力をトータル１の確率に変換します。

#3.具体的な計算
　出力$y_1$〜$y_3$が以下の様な場合、

　ソフトマックス関数を通した結果は、

#4.コード

import numpy as np

def softmax(z):
    y = np.exp(z) / np.sum(np.exp(z))
    return y

z = np.array([1.2,  0.8,  0.3])
answer = softmax(z)
print(answer)

# 出力
# [0.48148922  0.32275187  0.19575891]