导读 在深度学习的世界里，激活函数就像是神经网络中的“调味料”，赋予模型非线性能力，让其能够处理复杂任务。今天，让我们聚焦于一种经典的激...
在深度学习的世界里，激活函数就像是神经网络中的“调味料”，赋予模型非线性能力，让其能够处理复杂任务。今天，让我们聚焦于一种经典的激活函数——tanh函数（双曲正切函数）。✨
💡 什么是tanh函数？
tanh函数的数学表达式为：
\[ \text{tanh}(x) = \frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}} \]
它以0为中心，输出值范围为(-1, 1)。相比于Sigmoid函数，tanh函数更“对称”，有助于缓解梯度消失问题，尤其是在隐藏层较多的网络中表现更佳。📈
🚀 tanh的优势在哪里？
1. 中心化输出：tanh函数的输出集中在0附近，这使得后续计算更加稳定。
2. 强非线性：它能更好地捕捉数据中的复杂关系。
3. 梯度友好：相比Sigmoid，tanh函数在零点附近的梯度更大，训练效率更高。
🎯 应用场景
tanh常用于RNN（循环神经网络）和LSTM（长短期记忆网络），帮助模型记住长期依赖信息。例如，在自然语言处理中，tanh可以有效建模句子的情感倾向或语义特征。💬
总之，tanh函数是深度学习领域的重要工具之一，值得我们深入理解和应用！🌟