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首頁大數據時代LSTM 中為什么要用 tanh 激活函數？tanh 激活函數的作用及優勢在哪里？
LSTM 中為什么要用 tanh 激活函數？tanh 激活函數的作用及優勢在哪里？
2023-04-07
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LSTM是一種常用的循環神經網絡架構，它可以有效地解決傳統RNN中長序列訓練過程中產生的梯度消失和梯度爆炸問題。LSTM通過使用門控機制來控制信息的流動，其中tanh激活函數扮演了重要角色。

tanh激活函數是一種非線性激活函數，它在取值范圍內的輸出為-1到1之間，其作用主要體現在兩個方面：幾何意義和數學性質。從幾何意義上看，tanh激活函數被廣泛應用于神經網絡中，因為它可以將輸入數據映射到均值為0且位于[-1,1]之間的輸出值，這有助于加速優化算法的收斂速度。而從數學性質來看，tanh激活函數具有可導性、單調性、連續性和非線性等特點，它可以使神經元的輸出具有更強的表達能力，并且在反向傳播計算梯度時會保持穩定。

在LSTM中，tanh激活函數被用于計算LSTM單元內部的狀態值以及輸出值，它的主要作用是將輸入數據進行非線性變換并縮放到[-1,1]之間的范圍內，這有助于避免梯度消失和梯度爆炸問題。具體而言，LSTM中的狀態值和輸出值都是通過門控單元來計算的，其中一個重要的門控單元就是“遺忘門”，它的作用是決定哪些信息需要保留下來，哪些信息需要忘記。該門控單元使用sigmoid函數來輸出一個介于0和1之間的值，表示需要保留下來的信息部分。

tanh激活函數在LSTM中的另一個重要作用是將狀態值進行非線性變換并輸出到網絡的下一層或作為最終的模型輸出。由于tanh函數的輸出值范圍為[-1,1]，因此狀態值經過tanh激活函數變換后可以保持在有限的范圍內，從而防止梯度消失和梯度爆炸問題的產生。同時，tanh函數具有對稱性，當輸入為0時，其輸出為0，并且隨著輸入數據的增大或減小，輸出值會加速飽和，這也有助于提高模型的穩定性。

在實際應用中，tanh激活函數還有其他優勢，比如它可以將輸入數據進行歸一化處理、增加模型表達能力、提高模型的分類性能等。此外，tanh激活函數也被廣泛應用于其他神經網絡架構中，如多層感知機、卷積神經網絡等?？傊?，tanh激活函數在LSTM中的作用不可忽視，它可以有效地解決傳統RNN中的梯度消失和梯度爆炸問題，并且具有可導性、單調性、連續性和非線性等優良數學性質，是一種非常適合于深度學習模型中的激活函數。

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