Python的Tanh函数是一种常用的数学函数，在神经网络中被作为激活函数。它的使用广泛，应用于语音识别、图像分类等领域。
一、Tanh函数的定义
Tanh是双曲正切函数，其定义公式为：
Tanh(x) = 2 / (1 + exp(-2x)) - 1
其中exp表示e的指数函数。Tanh函数的取值范围[-1, 1]，通过Tanh函数可以将结果压缩到[-1, 1]间，起到非线性映射的效果。
二、Tanh函数的性质
1. 对称性：Tanh函数是一个对称函数，即Tanh(-x)=-Tanh(x)，因为Tanh函数是偶函数。
2. 渐近线性：当x趋近于无穷大或无穷小的时候，Tanh(x)趋于线性。
3. 单调性：Tanh函数的导数大于0，即Tanh函数是单调递增的。
三、Tanh的优点和缺点
1. 优点：Tanh函数是sigmoid函数的变形，具有优秀的收敛性，能够处理正负权重差异较大的数据，容易求导，求导后变形简单。
2. 缺点：Tanh函数在x趋近无穷大和无穷小的时候，函数趋势会趋近于平缓，容易造成梯度消失的现象，是神经网络中常见的问题。
四、Tanh函数在神经网络中的应用
Tanh函数常被用于神经网络中的激活函数，通过Tanh函数，神经元间传递的信息可以被映射到[-1, 1]的数据范围内，这有助于网络的训练和学习，促进了神经网络的优化与收敛。
