PythonKeras教程：了解tanh()激活函数的作用及使用方法

tanh() 是一种常用的激活函数，用于神经网络中对输入数据进行非线性转换。它将输入值映射到范围在 -1 到 1 之间的输出值。

tanh() 函数的定义如下：

tanh(x) = (e^x - e^-x) / (e^x + e^-x)

其中，e 是自然对数的底数，x 是输入值。

tanh() 函数具有以下特性：

1. 输出值的范围在 -1 到 1 之间，因此可以消除数据的线性相关性，扩展数据的非线性表示能力。

2. 对于较大的正数，tanh() 的输出趋近于 1；对于较大的负数，输出趋近于 -1，因此可以保留输入的符号信息。

3. 对于接近于 0 的输入，tanh() 的输出趋近于 0。

在 Python 的 Keras 库中，使用 tanh() 激活函数非常简单。下面是一个使用 tanh() 激活函数的简单神经网络的例子：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 构建简单的神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='tanh', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 编译并训练模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

在上面的例子中，我们使用 Keras 构建了一个含有一个隐藏层的神经网络。隐藏层的激活函数是 tanh()，输出层的激活函数是 softmax()。

通过这个例子，我们可以看到在构建模型时，通过在层中指定 activation='tanh'，即可使用 tanh() 作为激活函数。同时，只需简单地使用 model.fit() 方法，就可以训练模型并获得准确率等指标的评估。

总结来说，tanh() 是一种常用的激活函数，可以在神经网络中引入非线性，扩展模型的表示能力。在 Keras 中，使用 tanh() 激活函数非常方便，只需在相应的层中指定 activation='tanh' 即可。