本站原创文章，转载请说明来自《老饼讲解-深度学习》www.bbbdata.com
tanh函数是神经网络中常中用S型激活函数，它具有局部非线性等特点
本文全面介绍tanh函数的公式、图像、特性，以及tanh导数的推导过程
通过本文可以快速了解tanh函数的公式以及导数，和tanh函数的图像和特性
本节介绍tanh函数的公式以及它的函数图像
tanh的函数公式与图像
tanh的函数公式
tanh函数称为双曲正切函数，在matlab中也用tansig来表示
tanh函数的数学表达式如下：
tanh的函数图象与特性
tanh的函数图像如下：
可以知道，当tanh自变量为一维时，它是一条S形曲线
● 它的取值区间为 (-1,1)
● tansig非线性部分主要集中在【-1.7，1.7】之间
● 在【-1.7，1.7】外，tanh逐渐趋向饱和
相对地，在二维时，tanh就是一个S形曲面，更高维时，就是S形超曲面
tanh的两种表达形式的相互推导
tanh的两种表达形式的相互推导如下:
本节讲述tanh函数的导数公式、图像及其推导过程
tanh函数的导数及导数图像
tanh的导数为：
tanh的导数可以用自身表示，这是一个非常重要的属性，给导数计算提供了便利
tanh的导数图象如下：
tanh的导数公式推导过程
tanh求导过程推导如下：
由于：
又 ：
即有：
✍️PASS:所以，tanh只需要算出自身的平方值，再1-即可以得到导数值
tanh函数及tanh的导数就介绍到这里了~
End
