在这篇文章中，我们将探讨双曲正切函数（tanh）是什么，以及如何在C++中使用这个函数。让我们来回答这些问题。
在AI中激活函数意味着什么？
激活函数（phi()），也称为转移函数或阈值函数，它根据净输入函数的给定值（sum）确定激活值（a = phi(sum)）。在这里，sum是它们权重中的信号之和，激活函数是这个和的新值，具有给定的函数或条件。换句话说，激活函数是将所有加权信号的和转换为该信号的新激活值的方法。有不同类型的激活函数，通常使用的是线性（恒等）、双极性和逻辑（sigmoid）函数。
在C++中，你可以创建自己的激活函数。注意，“sum”是净输入函数的结果，它计算所有加权信号的和。我们将使用这些作为输入函数的结果。在这里，人工神经元（输出值）的激活值可以通过激活函数如下所示，
通过使用这个sum净输入函数值和phi()激活函数，让我们看看C++中的一些激活函数。
什么是双曲正切函数或tanh()？
双曲正切是一个三角函数tanh()，如下所示，
双曲函数出现在双曲几何中的角度和距离的计算中，结果范围在-1到1之间。它们也出现在许多线性微分方程、三次方程和拉普拉斯方程在直角坐标系中的解中。拉普拉斯方程在许多物理领域中都很重要，包括电磁理论、热传递、流体动力学和特殊相对论。双曲函数有独特的解到微分方程f' = 1 - f^2, with f(0) = 0。
除了所有这些，双曲正切函数也可以作为一个激活函数，如下所示，
double phi(double sum) {
return(std::tanh(sum)); // 双曲正切函数
}让我们在一个简单的ANN示例中使用这个函数。
有没有一个简单的ANN C++示例，使用双曲正切函数？
这里是一个简单的ANN示例，使用C++编程语言中的双曲正切函数
#include <iostream>
#define NN 2 // 神经元数量
class Tneuron { // 神经元类
public:
float a; // 每个神经元的活动
float w[NN+1]; // 神经元之间连接的权重
Tneuron() {
a = 0;
for (int i = 0; i <= NN; i++) w[i] = -1; // 如果权重是负数，则表示没有连接
}
// 定义输出神经元的激活函数（或阈值）
double activation_function(double sum) {
return(std::tanh(sum)); // 双曲正切函数
}
};
Tneuron ne[NN+1]; // 神经元对象
void fire(int nn) {
float sum = 0;
for (int j = 0; j <= NN; j++) {
if (ne[j].w[nn] >= 0) sum += ne[j].a * ne[j].w[nn];
}
ne[nn].a = ne[nn].activation_function(sum);
}
int main() {
// 定义两个输入神经元（a0, a1）和一个输出神经元（a2）的活动
ne[0].a = 0.0;
ne[1].a = 1.0;
ne[2].a = 0;
// 定义来自两个输入神经元到输出神经元（0到2和1到2）的信号权重
ne[0].w[2] = 0.3;
ne[1].w[2] = 0.2;
// 激发我们的人工神经元活动，输出将是
fire(2);
printf("%10.6f\n", ne[2].a);
getchar();
return 0;
}双曲正切函数通常用于ANN应用中引入发展模型中的非线性，或者用于将信号限制在指定区间内。ANN元素计算其输入信号的线性组合，并应用有界的双曲正切函数作为激活函数作为输出（激活值）。这可以被定义为经典阈值神经元的平滑版本。最常用的激活函数选择，用于将大振幅的信号剪辑以保持神经网络的响应有界。
这是双曲正切函数。
