tanh Function

1. Introduction

To limit all data within the range of -1 to 1. Comparing to Sigmoid Function which output range is [0,1]

2. Formula

The formula and derivative of tanh is:

f(z)f′(z)=tanh(z)=ez−e−zez+e−z=1−(f(z))2

\begin{align*} f(z) &= tanh(z) = \frac{e^z - e^{-z}}{e^z+e^{-z}} \\ f'(z) &= 1 - (f(z))^2 \end{align*}
where as the sigmoid function is pretty close

f(z)f′(z)=sigmoid(z)=11+e−z=1−f(z)

\begin{align*} f(z) &= sigmoid(z) = \frac{1}{1+e^{-z}} \\ f'(z) &= 1 - f(z) \end{align*}

See the figure of tanh and sigmoid below.

tanh Function

sigmoid Function

3. Implementation

3.1 Octave

 x = linspace(-10, 10 ,10000);y = zeros( size(x, 1), size(x, 2));for i = 1:length(x)y(i) = 1/(1+e^(-x(i)));endforfigure();plot( x,y);grid on;xlabel("x");ylabel("y=1/(1+e^-x)");title("Sigmoid Function");

Output figure

tanh Function

Relative

Sigmoid Function

tanh Function相关推荐

  1. Sigmoid Tanh and Relu 原函数导函数图像python绘制

    import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.family']='SimHei' plt.rcParams ...

  2. Tanh函数代码实现

    Tanh是双曲函数中的一个,Tanh()为双曲正切.在数学中,双曲正切"Tanh"是由基本双曲函数双曲正弦和双曲余弦推导而来.公式如下: import numpy as np im ...

  3. 神经网络常用激活函数

    激活函数:只是一个抽象概念,使用激活函数时为了让中间输出多样化,能够处理更复杂的问题. 激活函数给神经元引入了非线性因素,若无激活函数,则每一层最后输出的都是上一层输入的线性函数,不管加多少层神经网络 ...

  4. C++从零实现神经网络(收藏版:两万字长文)

    作者 | 冰不语 本文转自微信公众号CVPy 01 Net类的设计与神经网络初始化 闲言少叙,直接开始 既然是要用C++来实现,那么我们自然而然的想到设计一个神经网络类来表示神经网络,这里我称之为Ne ...

  5. 如何从NumPy直接创建RNN?

    木易 发自 凹非寺  量子位 报道 | 公众号 QbitAI 使用成熟的Tensorflow.PyTorch框架去实现递归神经网络(RNN),已经极大降低了技术的使用门槛. 但是,对于初学者,这还是远 ...

  6. Lesson 13.3 梯度不平稳性与Glorot条件

    Lesson 13.3 梯度不平稳性与Glorot条件   从本节开始,将正式进入到优化方法的具体方法部分内容.首先是关于激活函数使用过程的优化.在上一节的结尾,我们发现,尽管激活函数的使用能够有效提 ...

  7. Stanford UFLDL教程 线性解码器

    线性解码器 Contents [hide] 1稀疏自编码重述 2线性解码器 3中英文对照 4中文译者 稀疏自编码重述 稀疏自编码器包含3层神经元,分别是输入层,隐含层以及输出层.从前面(神经网络)自编 ...

  8. Stanford UFLDL教程 反向传播算法(BP算法)

    反向传播算法(BP算法) 假设我们有一个固定样本集 ,它包含  个样例.我们可以用批量梯度下降法来求解神经网络.具体来讲,对于单个样例,其代价函数为: 这是一个(二分之一的)方差代价函数.给定一个包含 ...

  9. c++从零实现神经网络

    C++从零实现神经网络(收藏版:两万字长文) AI科技大本营 2018-01-09 00:00:00  12280  收藏 75 作者 | 冰不语 本文转自微信公众号CVPy 01 Net类的设计与神 ...

最新文章

  1. 最好用的在线思维导图软件
  2. C语言90道试题资料
  3. idea查看过期时间
  4. C#[抽象类,接口]
  5. 微软面向初学者的机器学习课程:1.4-机器学习技术
  6. IE下单单只设置背景透明度的解决方案
  7. iOS Crash文件的解析(一)
  8. less知识点总结(二)
  9. [导入]jbuilder 2006开发struts+sqlserver2K准备工作
  10. Agglomerative Hierarchical Algorithms(凝聚式层次聚类)
  11. pwm 正弦波_增强型PWM抑制功能对于直列式电机控制的五大优势
  12. Wpf MessageBox的用法
  13. Kindle 2 初探
  14. 物联网在环境中的应用
  15. 【CondaHTTPError: HTTP 404 NOT FOUND for url <https://conda.anaconda.org/conda-forg/noarch/repodata.】
  16. w ndoWs10开机时间长,如何解决Win10正式版开机慢且开机黑屏时间长问题【图文教程】...
  17. 记录一次node.jsV14升级到V16遇到问题并解决
  18. Idea scalac: Scala compiler JARs not found (module ‘XXXX‘): C:\Users\nanhu\.cache\co......
  19. 让企业报表化繁为简,Smartbi实现报表统一管理
  20. js中的颜色对应的常量代码code

热门文章

  1. Apollo3 GPIO
  2. Word字号对应数值
  3. 程序员如何坚持学计算机英语
  4. Linux上传文件没有权限,添加文件权限命令
  5. 2022年 绩效变革管理规划的5个步骤
  6. php日志使用monolog
  7. RS3MB-ASEMI高效二极管RS3MB
  8. python快速画图_python画图教程|无所不能的python编程是怎么快速画图的呢
  9. Android 11 IP白名单功能
  10. 前端下载sheetjs处理\n \r 实现换行