📚Affine层 & Softmax层的实现🎉

在深度学习的世界里，Affine层和Softmax层是构建神经网络的重要组成部分。😊 Affine层，也被称为全连接层，负责将输入数据映射到新的特征空间中，为模型提供强大的表达能力。通过矩阵乘法和偏置项的结合，Affine层能够捕捉数据之间的复杂关系。🎯

而Softmax层，则像是一个“决策者”，它将Affine层输出的数值转化为概率分布，使得每个类别都有明确的概率值。🌈 这一特性在分类任务中尤为重要，例如图像识别或文本分类等场景。通过Softmax函数，我们可以轻松地确定哪个类别的可能性最大，从而完成最终预测。

实现这两个模块时，需要关注数值稳定性问题，比如防止指数爆炸的情况发生。🌟 在实际应用中，这两个组件通常配合损失函数（如交叉熵）一起使用，共同推动模型优化。💪 无论是初学者还是资深开发者，掌握它们的原理与实践都至关重要！✨