python实现tanh激活函数
时间: 2023-07-11 19:46:08 浏览: 110
python机器学习之神经网络(二)
在 Python 中,可以使用 NumPy 库来实现 `tanh` 激活函数。`tanh` 激活函数的定义如下:
```
tanh(x) = (e^x - e^(-x)) / (e^x + e^(-x))
```
其中,`e` 表示自然对数的底数。
使用 NumPy 实现 `tanh` 激活函数的代码如下:
```python
import numpy as np
class Tanh:
def __init__(self):
pass
def forward(self, x):
return np.tanh(x)
```
在上述代码中,`Tanh` 类实现了一个 `tanh` 激活函数,其中 `forward()` 方法实现了 `tanh` 函数的前向传播计算。在 `forward()` 方法中,使用 NumPy 库中的 `tanh()` 函数来计算输入张量 `x` 的 `tanh` 值,并将计算结果返回。
使用示例:
```python
x = np.array([0.5, 1, 2, 3])
tanh = Tanh()
y = tanh.forward(x)
print(y)
```
输出结果如下:
```
[0.46211716 0.76159416 0.96402758 0.99505475]
```
在上述示例中,首先创建一个形状为 `(4,)` 的 NumPy 数组 `x`,然后创建一个 `Tanh` 类的实例 `tanh`,并调用其 `forward()` 方法计算 `x` 的 `tanh` 值,最后将计算结果保存在变量 `y` 中并打印输出。
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