Функция nn.tanh
Функция nn.tanh применяет гиперболический тангенс
к каждому элементу входного тензора. Первым параметром
функция принимает тензор или значение, к которому нужно
применить активацию. Вторым необязательным параметром
можно передать имя операции. Результатом является тензор
той же формы, что и входной, со значениями в диапазоне
от -1 до 1.
Формула гиперболического тангенса:
tanh(x) = (e^x - e^-x) / (e^x + e^-x).
Функция часто используется как функция активации
в нейронных сетях, поскольку ее выход центрирован
относительно нуля, в отличие от сигмоиды.
Синтаксис
tf.nn.tanh(x, name=None)
Пример
Давайте применим гиперболический тангенс к тензору из нескольких чисел:
import tensorflow as tf
t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype=tf.float32)
res = tf.nn.tanh(t)
print(res)
Результат выполнения кода:
tf.Tensor([0.7615942 0.9640276 0.9950547 0.9993293 0.9999092], shape=(5,), dtype=float32)
Пример
Давайте применим функцию к двумерному тензору:
import tensorflow as tf
t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=tf.float32)
res = tf.nn.tanh(t)
print(res)
Результат выполнения кода:
tf.Tensor(
[[0.7615942 0.9640276 0.9950547]
[0.9993293 0.9999092 0.9999877]], shape=(2, 3), dtype=float32)
Пример
Давайте проверим, что значения находятся в диапазоне
от -1 до 1, включая большие отрицательные числа:
Результат выполнения кода:
tf.Tensor([-1. -0.7615942 0. 0.7615942 1. ], shape=(5,), dtype=float32)
