tanh 激活函數(shù)又稱雙曲正切激活函數(shù)如(2.4)所示的數(shù)學(xué)表達(dá)式

tanh激活函數(shù)，又稱雙曲正切激活函數(shù)，如(2.4)所示的數(shù)學(xué)表達(dá)式。一、tanh激活函數(shù)概述1.tanh激活函數(shù)定義a.tanh函數(shù)的數(shù)學(xué)表達(dá)式b.tanh函數(shù)的性質(zhì)c.tanh函數(shù)的應(yīng)用場景2.tanh激活函數(shù)特點(diǎn)a.tanh函數(shù)的輸出范圍b.tanh函數(shù)的平滑性c.tanh函數(shù)的對稱性3.tanh激活函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用a.tanh函數(shù)在隱藏層中的作用b.tanh函數(shù)在輸出層中的作用c.tanh函數(shù)與其他激活函數(shù)的比較二、tanh激活函數(shù)的數(shù)學(xué)表達(dá)式1.tanh函數(shù)的定義a.tanh函數(shù)的定義域b.tanh函數(shù)的值域c.tanh函數(shù)的圖像2.tanh函數(shù)的數(shù)學(xué)表達(dá)式a.tanh函數(shù)的公式b.tanh函數(shù)的參數(shù)c.tanh函數(shù)的求導(dǎo)3.tanh函數(shù)的數(shù)值計算a.tanh函數(shù)的數(shù)值穩(wěn)定性b.tanh函數(shù)的數(shù)值誤差c.tanh函數(shù)的數(shù)值優(yōu)化三、tanh激活函數(shù)的性質(zhì)1.tanh函數(shù)的輸出范圍a.tanh函數(shù)的輸出值范圍b.tanh函數(shù)的輸出值分布c.tanh函數(shù)的輸出值與輸入值的關(guān)系2.tanh函數(shù)的平滑性a.tanh函數(shù)的連續(xù)性b.tanh函數(shù)的可微性c.tanh函數(shù)的導(dǎo)數(shù)3.tanh函數(shù)的對稱性a.tanh函數(shù)的奇偶性b.tanh函數(shù)的周期性c.tanh函數(shù)的對稱性在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用四、tanh激活函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用1.tanh函數(shù)在隱藏層中的作用a.tanh函數(shù)在隱藏層中的非線性映射b.tanh函數(shù)在隱藏層中的梯度下降c.tanh函數(shù)在隱藏層中的反向傳播2.tanh函數(shù)在輸出層中的作用a.tanh函數(shù)在輸出層中的分類b.tanh函數(shù)在輸出層中的概率分布c.tanh函數(shù)在輸出層中的損失函數(shù)3.tanh函數(shù)與其他激活函數(shù)的比較a.tanh函數(shù)與sigmoid函數(shù)的比較b.tanh函數(shù)與ReLU函數(shù)的比較c.tanh函數(shù)在不同任務(wù)中的適用性五、tanh激活函數(shù)的優(yōu)化與改進(jìn)1.tanh函數(shù)的數(shù)值優(yōu)化a.tanh函數(shù)的數(shù)值穩(wěn)定性b.tanh函數(shù)的數(shù)值誤差c.tanh函數(shù)的數(shù)值優(yōu)化方法2.tanh函數(shù)的改進(jìn)a.tanh函數(shù)的改進(jìn)方法b.tanh函數(shù)的改進(jìn)效果c.tanh函數(shù)的改進(jìn)應(yīng)用3.tanh函數(shù)的未來發(fā)展a.tanh函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的發(fā)展趨勢b.tanh函數(shù)在其他領(lǐng)域的應(yīng)用前景c.tanh函數(shù)的研究方向與挑戰(zhàn)[1]Goodfellow,I.,Bengio,Y.,&Courville,A.(2016).Deeplearning.MITpress.[2]Bishop,C.M.(2006).Patternrecognitionandmachinelearning.springer.[3]Hay