Translations:Softmax Function/1/es: Difference between revisions

Latest revision as of 23:41, 27 April 2026

Information about message (contribute)

This message has no documentation. If you know where or how this message is used, you can help other translators by adding documentation to this message.

Message definition (Softmax Function)

The '''softmax function''' (also called the '''normalized exponential function''') is a mathematical function that converts a vector of real numbers ('''{{Term|logits}}''') into a probability distribution. It is the standard output {{Term|activation function|activation}} for multi-class classification in neural networks and plays a central role in models ranging from {{Term|logistic regression}} to large language models.

La función softmax (también llamada función exponencial normalizada) es una función matemática que convierte un vector de números reales (logits) en una distribución de probabilidad. Es la activación de salida estándar para la clasificación multiclase en redes neuronales y desempeña un papel central en modelos que van desde la regresión logística hasta los grandes modelos de lenguaje.

Revision as of 03:17, 27 April 2026 (view source) DeployBot (talk \| contribs) (Batch translate Softmax Function unit 1 → es) Tag: translation		Latest revision as of 23:41, 27 April 2026 (view source) DeployBot (talk \| contribs) (Batch translate Softmax Function unit 1 → es) Tag: translation
Line 1:		Line 1:
	La '''función softmax''' (también llamada '''función exponencial normalizada''') es una función matemática que convierte un vector de números reales ('''logits''') en una distribución de probabilidad. Es la activación de salida estándar para la clasificación multiclase en redes neuronales y desempeña un papel central en modelos que van desde la regresión logística hasta los grandes modelos de lenguaje.		La '''función softmax''' (también llamada '''función exponencial normalizada''') es una función matemática que convierte un vector de números reales ('''{{Term\|logits}}''') en una distribución de probabilidad. Es la {{Term\|activation function\|activación}} de salida estándar para la clasificación multiclase en redes neuronales y desempeña un papel central en modelos que van desde la {{Term\|logistic regression\|regresión logística}} hasta los grandes modelos de lenguaje.