哈喽！相信很多朋友都对tanh激活函数不太了解吧，所以小编今天就进行详细解释，还有几点拓展内容，希望能给你一定的启发，让我们现在开始吧！
手机计算器tanh
在手机计算器中，tanh是一种重要的函数，它是双曲正切函数的缩写， tanh(x)的计算结果即为e^x - e^-x / e^x + e^-x。tanh在数学和统计计算中有着广泛的应用，它能够将任意实数映射到-1到1之间。
苹果计算器tanh代表双曲正切函数。三角函数是数学中属于初等函数中的超越函数的一类函数。它们的本质是任意角的集合与一个比值的集合的变量之间的映射。通常的三角函数是在平面直角坐标系中定义的，其定义域为整个实数域。
打开iPhone自带的计算器，将手机横屏，可转换成科学计算器。如下图所示：如果想要计算arcsin0.5的值，点击输入0.5，点击2nd。如下图所示：计算器页面出现了sin-1键，点击它。
tanh函数的导数范围
1、如下：双曲正弦函数：（sinhx)=coshx。双曲余弦函数：（coshx)=sinhx。双曲正切函数：［tanh(x)]=1-^2。反双曲正弦函数：（arcsinhx)=(x^2+1)^-0.5。反双曲余弦函数：（arccoshx)=(x^2-1)^-0.5。
2、t = tanh(x) * x其中tanh(x)表示tanh函数的导数，x表示x的导数。
3、最基本的双曲函数是双曲正弦函数sinh和双曲余弦函数cosh，从它们可以导出双曲正切函数tanh等，其推导也类似于三角函数的推导。
浅层神经网络,激活函数
1、for j=1，...，K 做二分分类， 激活函数很适合作为输出层的激活函数，其他所有单元都用ReLU函数。
2、激活函数有非线性、决定网络的输出、增加模型的表达能力、稀疏性四个作用。非线性：激活函数引入非线性因素，因为现实世界的数据复杂多变，往往是非线性的。
3、在输入空间中，线性函数无法很好地分割数据，但通过激活函数的非线性特性，神经网络可以在输出空间中实现更复杂的分割。限制输出范围：激活函数可以限制神经网络输出的范围，避免输出超过一定范围。
4、Tanh 函数能够将 ∈ 的输入“压缩”到[1，1]区间，tanh 激活函数可通过Sigmoid 函数缩放平移后实现。使用tensorflow实现 它具有单侧抑制、相对宽松的兴奋边界等特性。
5、当使用sigmoid作为激活函数时，随着神经网络隐含层（hidden layer）层数的增加，训练误差反而加大。表现为：这种现象就是梯度弥散（vanishing gradient）。
matlabneff默认的激活函数
syms Rb 去掉 Rb0=100：10：200； %增加 for i=1：length(Rb0) %增加 Rb=Rb0(i)； %增加 syms r fai %增加 eq1=。。%被积函数 eq2=。。
sigmoid函数是最为常用的激活函数之一，优点在于函数平滑且易于求导。tanh函数，tanh一般总是好于sigmoid，因为函数值介于-1，1之间，激活函数的平均值接近于0，这样可以使得下一层的神经元学习的更好。
神经网络之Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、Softmax激活函数
1、Tanh 函数能够将 ∈ 的输入“压缩”到[1，1]区间，tanh 激活函数可通过Sigmoid 函数缩放平移后实现。使用tensorflow实现 它具有单侧抑制、相对宽松的兴奋边界等特性。
2、Sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型函数，也称为S型生长曲线。在信息科学中，由于其单增以及反函数单增等性质，Sigmoid函数常被用作神经网络的激活函数，将变量映射到0，1之间。
3、激活函数是每一层神经网络之后用的非线性函数，因为神经网络本身是线型的，利用激活函数可以使之实现非线性。激活函数主要有四个： sigmoid， tanh， RELU， Leaky RELU. 还有一位博主将softmax 也加了进来。
4、sigmoid 的梯度消失问题，ReLU 的导数就不存在这样的问题，它的导数表达式如下：曲线如图 对比sigmoid类函数主要变化是： 1）单侧抑制 2）相对宽阔的兴奋边界 3）稀疏激活性。
5、（1）sigmoid函数： sigmoid函数(Logistic 函数)，隐层神经元输出，取值范围(0，1)，可以将一个实数映射到(0，1)的区间，可以做二分类。
神经网络中的激活函数-tanh
tanh是双曲函数中的一个，tanh()为双曲正切。在数学中，双曲正切“tanh”是由基本双曲函数双曲正弦和双曲余弦推导而来。
在神经网络中，tanh函数可以输出位于（-1，1）之间的值，这个范围是sigmoid函数的两倍，因此在某些情况下，tanh函数更适合作为激活函数使用。但是，由于tanh函数的值域在（-1，1）之间，因此其导数的值域也必须在这个范围内。
Tanh 函数能够将 ∈ 的输入“压缩”到[1，1]区间，tanh 激活函数可通过Sigmoid 函数缩放平移后实现。使用tensorflow实现 它具有单侧抑制、相对宽松的兴奋边界等特性。
tanh在原点附近与y=x函数形式相近，当激活值较低时，可以直接进行矩阵运算，训练相对容易；tanh和sigmoid都是全部激活（fire），使得神经网络较重（heavy）。
tanh是一种十分重要的数学函数，具有广泛的应用。在手机计算器中，tanh函数不仅可以用于进行数据转化和运算，还可以被用作神经网络中的激活函数。
做二分分类， 激活函数很适合作为输出层的激活函数，其他所有单元都用ReLU函数。
各位小伙伴们，我刚刚为大家分享了有关tanh激活函数的知识，希望对你们有所帮助。如果您还有其他相关问题需要解决，欢迎随时提出哦！
