Obszar sztucznej inteligencji (SI) doczekał się znaczących postępów, a funkcje aktywacji odgrywają istotną rolę w sieciach neuronowych. Jedną z najczęściej używanych funkcji aktywacji jest funkcja tangens hiperboliczny (tanh). Funkcja tanh przyporządkowuje wartość wejściową do zakresu od -1 do 1. Jest definiowana jako stosunek sinusy hiperbolicznego do cosinusy hiperbolicznego wartości wejściowej. W SI funkcja tanh pobiera ważoną sumę wartości wejściowych z poprzedniej warstwy, wraz z wyrazem obciążenia, jako wartość wejściową. Następnie wynik jest przekazywany do kolejnej warstwy.
Funkcja aktywacji tanh wprowadza nieliniowość do sieci neuronowych, umożliwiając im uczenie się złożonych wzorców w danych. Poprzez odwzorowanie wartości wejściowych na nieliniowy zakres, funkcja tanh pozwala sieciom wykrywać złożone cechy.
Przewagą tanh jest możliwość skoncentrowania danych wokół zera. W przeciwieństwie do innych funkcji aktywacji, takich jak funkcja sigmoidalna, która odwzorowuje wartości wejściowe na zakres od 0 do 1, tanh odwzorowuje wartości wejściowe na zakres od -1 do 1. Skoncentrowany zakres wyników pomaga zmniejszyć wpływ błędu i ułatwia szybszą zbieżność podczas uczenia.
Dodatkowo, tanh jest różniczkowalna, co pozwala na zastosowanie algorytmów optymalizacji opartych na gradientach, takich jak wsteczna propagacja. Jej pochodna może być łatwo obliczana i używana do aktualizacji wag i wyrazów obciążenia sieci podczas uczenia.
Jednak tanh ma swoje ograniczenia, takie jak problem zanikającego gradientu. Gdy wartości wejściowe są bardzo duże lub bardzo małe, pochodna dąży do zera, co może prowadzić do wolnej zbieżności lub zatrzymania się w głębokich sieciach neuronowych.
Aby rozwiązać problem zanikającego gradientu, opracowano warianty tanh, takie jak skalowana jednostka liniowa ekspotencjalna (SELU) i jednostka liniowa prostokątna (ReLU), poprawiające wydajność głębokich sieci neuronowych.
Podsumowując, tanh to potężna funkcja aktywacji w SI. Jej zdolność do wprowadzania nieliniowości, centrowania danych i różniczkowania sprawia, że jest popularna w architekturach sieci neuronowych. Jednak badacze muszą być świadomi jej ograniczeń, takich jak problem zanikającego gradientu, aby nadal przesuwać granice SI i rozwijać bardziej zaawansowane i wydajne sieci.