Tanh 函数：神经网络激活函数详解

Tanh 函数是一种常用于神经网络中的激活函数，其公式为：tanh(x) = (e^x - e^-x) / (e^x + e^-x)，其中 x 为输入值。它的取值范围为 [-1, 1]，在 0 附近变化比较缓慢，而在极值处变化较快。与 sigmoid 函数相比，tanh 函数的输出范围更广，能够处理更多的数据。同时，tanh 函数也具有良好的导数性质，便于在反向传播中计算梯度。