Softmax函数和Sigmoid函数（也称为Logistic函数）在某些方面有相似之处，但它们在使用和适用场景上有一些不同。

首先，Sigmoid函数适用于二分类问题，将模型输出映射到0和1之间的概率值，表示样本属于正类的概率。它的输出可以被解释为"正类"的置信度。而Softmax函数适用于多分类问题，将模型输出映射到表示各类别概率的向量。Softmax函数的输出可以被解释为各个类别的置信度或可能性。

其次，Sigmoid函数的输出是单个值，而Softmax函数的输出是一个概率分布向量，其所有元素的和为1。在二分类问题中，Softmax函数可以通过设置两个输出神经元的权重和偏置来模拟Sigmoid函数的行为，但是这种用法并不常见。

另外，Softmax函数在多分类问题中更常用，而Sigmoid函数在二分类问题中更常用。对于多分类问题，Softmax函数可以处理多个类别之间的竞争关系，确保概率分布的归一化。而对于二分类问题，Sigmoid函数通常被用于输出单个概率值，表示样本属于正类的概率。

总结起来，Softmax函数和Sigmoid函数是两种不同的激活函数，它们在使用和适用场景上有所不同。Softmax函数适用于多分类问题，将模型输出映射到表示各类别概率的向量；而Sigmoid函数适用于二分类问题，将模型输出映射到0和1之间的概率值。