在机器学习领域，Sigmoid函数和Softmax函数是两个非常重要的激活函数，它们各自有着独特的应用场景。🧐

首先，让我们认识一下Sigmoid函数。它的数学表达式为 \( f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} \)，图形呈现为一个平滑的“S”形曲线。这种特性使得它特别适合处理二分类问题，因为它的输出值始终介于0到1之间，可以被理解为概率值。💡例如，在垃圾邮件检测中，Sigmoid可以帮助我们判断一封邮件是否为垃圾邮件的概率。

接着是Softmax函数，它是多分类任务中的明星选手。它通过将输入向量转换为每个类别的概率分布，确保所有类别的概率总和为1。🌈想象一下，当你需要从多个选项中选择最优解时，Softmax就能帮你完成这一任务，比如图像识别中区分猫、狗、兔子等不同动物。

两者虽有区别，但都为模型带来了强大的表达能力。💪无论是简单的二分类还是复杂的多分类问题，它们都是不可或缺的好帮手！✨