什么是tanh函数

tanh函数，全称为双曲正切函数，是一种在数学和深度学习中常用的非线性激活函数。它的数学表达式为：

​tanh函数的主要特点包括：

1. 取值范围：tanh函数的输出范围在-1到1之间，这使得它在处理负数时比sigmoid函数更具优势。
2. 零中心化：tanh函数的输出是零中心化的，即平均输出接近于零。这种特性有助于平衡输出和梯度的分布，从而加速神经网络的收敛。
3. 非线性特性：tanh函数是非线性的，这意味着它可以用于堆叠多个神经元层，从而增强模型的表达能力。
4. 导数特性：tanh函数的导数（即梯度）比sigmoid函数的导数更陡峭，这使得它在某些问题中能够更快地收敛。
5. 应用广泛：在神经网络中，tanh函数常用于隐藏层的激活函数，尤其是在特征相差明显时，其效果会很好。
6. 数学定义：tanh函数可以看作是放大并平移的Logistic函数，其值域是(-1,1)。
7. 计算方法：在编程中，tanh函数可以通过数学库（如C++中的<cmath>库）直接调用，计算给定值的双曲正切。

tanh函数在深度学习中因其良好的数学性质和计算效率而被广泛应用，尤其是在需要处理负数和零中心化的场景中。