详细介绍说说tanh函数，但不用介绍公式

tanh函数是双曲正切函数，通常也被用作神经网络中的激活函数。和sigmoid函数一样，tanh函数也是一种非线性函数。它的输出值在-1到1之间，具有将任何实数映射到-1到1的特性。因此，tanh函数也被称为“Sigmoid函数的增强版”。

tanh函数的形状也类似于S型曲线，但是和sigmoid函数不同的是，tanh函数的输出值在0附近变化比较快，在两端变化比较慢。这种特性使得tanh函数比sigmoid函数更容易产生梯度，因此在一些情况下，tanh函数比sigmoid函数更适合用作神经网络中的激活函数。

和sigmoid函数一样，tanh函数也具有一些其他的性质。例如，当输入值接近0时，tanh函数的输出值接近于0，这可以用于神经网络中的归一化操作。此外，tanh函数的导数可以很容易地计算，这对于反向传播算法非常重要。

尽管tanh函数在一些情况下比sigmoid函数更适合用作神经网络中的激活函数，但它也存在一些问题。例如，在输入值很大或很小时，函数的梯度仍然会变得非常小，这会导致反向传播算法的收敛速度变慢。因此，一些新的激活函数，如relu等，被提出来用来替代tanh函数或sigmoid函数。