在机器学习中，Sigmoid 和 Softmax 是两种非常重要的激活函数，它们各自有着独特的应用场景和功能。首先，让我们来了解一下 Sigmoid 到底是什么！

Sigmoid 是一种数学函数，它的输出范围在 0 到 1 之间，通常用于二分类问题。它的公式为：`f(x) = 1 / (1 + e^(-x))`。它的曲线形似一个“S”，因此得名。💡 Sigmoid 的主要作用是将输入数据压缩到一个概率范围内，帮助模型更好地进行分类预测。

而 Softmax 则常用于多分类任务，它可以将多个数值转化为概率分布，所有输出值之和为 1。换句话说，它能帮助我们从多个类别中选择最有可能的一个。🎯

两者虽然都用于分类任务，但适用场景不同。例如，在判断一张图片是否为猫或狗时，Sigmoid 更适合；而在识别图片中的多种动物种类时，Softmax 就是更好的选择啦！💪

希望这个简单介绍能帮到你！如果还有疑问，欢迎继续探讨哦～ 🌟