Tanh (Tangente Hyperbolique)

La fonction Tanh (Tangente Hyperbolique) est une fonction d’activation utilisée dans les réseaux neuronaux, similaire à la fonction Sigmoid, mais elle est centrée autour de zéro. Elle transforme les entrées en une plage de valeurs comprises entre -1 et 1. La fonction Tanh est souvent utilisée pour les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et autres modèles, car elle offre une meilleure performance par rapport à la Sigmoid, en particulier pour les tâches qui nécessitent des valeurs positives et négatives.

La fonction Tanh est définie par la formule suivante :

f(x)=tanh(x)=exexex+exf(x) = \tanh(x) = \frac{e^{x} – e^{-x}}{e^{x} + e^{-x}}