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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代LSTM 中為什么要用 tanh 激活函數(shù)？tanh 激活函數(shù)的作用及優(yōu)勢(shì)在哪里？
LSTM 中為什么要用 tanh 激活函數(shù)？tanh 激活函數(shù)的作用及優(yōu)勢(shì)在哪里？
2023-04-07
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LSTM是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，它可以有效地解決傳統(tǒng)RNN中長(zhǎng)序列訓(xùn)練過(guò)程中產(chǎn)生的梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題。LSTM通過(guò)使用門控機(jī)制來(lái)控制信息的流動(dòng)，其中tanh激活函數(shù)扮演了重要角色。

tanh激活函數(shù)是一種非線性激活函數(shù)，它在取值范圍內(nèi)的輸出為-1到1之間，其作用主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：幾何意義和數(shù)學(xué)性質(zhì)。從幾何意義上看，tanh激活函數(shù)被廣泛應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，因?yàn)樗梢詫⑤斎?a href='/map/shujuyingshe/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)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(yōu)化算法的收斂速度。而從數(shù)學(xué)性質(zhì)來(lái)看，tanh激活函數(shù)具有可導(dǎo)性、單調(diào)性、連續(xù)性和非線性等特點(diǎn)，它可以使神經(jīng)元的輸出具有更強(qiáng)的表達(dá)能力，并且在反向傳播計(jì)算梯度時(shí)會(huì)保持穩(wěn)定。

在LSTM中，tanh激活函數(shù)被用于計(jì)算LSTM單元內(nèi)部的狀態(tài)值以及輸出值，它的主要作用是將輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性變換并縮放到[-1,1]之間的范圍內(nèi)，這有助于避免梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題。具體而言，LSTM中的狀態(tài)值和輸出值都是通過(guò)門控單元來(lái)計(jì)算的，其中一個(gè)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(lái)，哪些信息需要忘記。該門控單元使用sigmoid函數(shù)來(lái)輸出一個(gè)介于0和1之間的值，表示需要保留下來(lái)的信息部分。

tanh激活函數(shù)在LSTM中的另一個(gè)重要作用是將狀態(tài)值進(jìn)行非線性變換并輸出到網(wǎng)絡(luò)的下一層或作為最終的模型輸出。由于tanh函數(shù)的輸出值范圍為[-1,1]，因此狀態(tài)值經(jīng)過(guò)tanh激活函數(shù)變換后可以保持在有限的范圍內(nèi)，從而防止梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題的產(chǎn)生。同時(shí)，tanh函數(shù)具有對(duì)稱性，當(dāng)輸入為0時(shí)，其輸出為0，并且隨著輸入數(shù)據(jù)的增大或減小，輸出值會(huì)加速飽和，這也有助于提高模型的穩(wěn)定性。

在實(shí)際應(yīng)用中，tanh激活函數(shù)還有其他優(yōu)勢(shì)，比如它可以將輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理、增加模型表達(dá)能力、提高模型的分類性能等。此外，tanh激活函數(shù)也被廣泛應(yīng)用于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中，如多層感知機(jī)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。總之，tanh激活函數(shù)在LSTM中的作用不可忽視，它可以有效地解決傳統(tǒng)RNN中的梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題，并且具有可導(dǎo)性、單調(diào)性、連續(xù)性和非線性等優(yōu)良數(shù)學(xué)性質(zhì)，是一種非常適合于深度學(xué)習(xí)模型中的激活函數(shù)。

相信讀完上文，你對(duì)算法已經(jīng)有了全面認(rèn)識(shí)。若想進(jìn)一步探索機(jī)器學(xué)習(xí)的前沿知識(shí)，強(qiáng)烈推薦機(jī)器學(xué)習(xí)之半監(jiān)督學(xué)習(xí)課程。

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