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^h English (en)	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.
^h Spanish (es)	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.
^h Chinese (zh)	'''softmax 函数'''（也称为'''归一化指数函数'''）是一种将实数向量（'''{{Term\|logits}}'''）转换为概率分布的数学函数。它是神经网络中多类分类的标准输出{{Term\|activation function\|激活函数}}，在从{{Term\|logistic regression\|逻辑回归}}到大语言模型的各种模型中扮演核心角色。