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个人网站模板响应式,西安市建设工程交易中心网站,网站建设维护岗位,女生适合前端还是后端tanh激活函数概述tanh#xff08;双曲正切#xff09;激活函数是神经网络中常用的非线性激活函数之一#xff0c;其输出范围在-1到1之间。数学表达式为#xff1a;$$ \text{tanh}(x) \frac{e^x - e^{-x}}{e^x e^{-x}} $$特性分析输出范围#xff1a;tanh的输出范围为(-1…tanh激活函数概述tanh双曲正切激活函数是神经网络中常用的非线性激活函数之一其输出范围在-1到1之间。数学表达式为$$ \text{tanh}(x) \frac{e^x - e^{-x}}{e^x e^{-x}} $$特性分析输出范围tanh的输出范围为(-1, 1)均值接近0有助于中心化数据缓解梯度消失问题。导数计算tanh的导数为 $$ \frac{d}{dx} \text{tanh}(x) 1 - \text{tanh}^2(x) $$ 导数最大值为1当x0时随着|x|增大逐渐趋近于0。优缺点对比优点输出以0为中心梯度更新更稳定。比sigmoid函数梯度更强训练收敛更快。缺点两端饱和区仍存在梯度消失问题。计算量略高于ReLU系列函数。适用场景需要输出正负值的场景如RNN、LSTM。隐藏层设计中对数据中心化要求较高时。二分类任务的输出层可替代sigmoid。代码实现示例Pythonimport numpy as np def tanh(x): return np.tanh(x) def tanh_derivative(x): return 1.0 - np.tanh(x)**2与其他激活函数对比特性tanhsigmoidReLU输出范围(-1, 1)(0, 1)[0, ∞)梯度消失风险中等高低正区间计算效率中等中等高