［活性化関数］tanh関数（Hyperbolic tangent function： 双曲線正接関数）とは？
連載目次 用語解説 AI／機械学習のニューラルネットワークにおけるtanh関数（Hyperbolic tangent function： 双曲線正接関数、「ハイパボリックタンジェント」や「タンエイチ」と読む）とは、あらゆる入力値を-1.0～1.0の範囲の数値に変換して出力する関数である。 図1に示すように、座標点(0, 0)を基点（変曲点）として点対称で、S（＝ς：シグマ）字型曲線のグラフになる。つまり「tanh関数」は、「シグモイド関数の拡張バージョン」ともいえる活性化関数である。 ニューラルネットワークの基礎となっている情報処理モデル「パーセプトロン」（後日解説）では「ステップ関数」という活性化関数が用いられ、「バックプロパゲーション」（後日解説）が登場してからは「シグモイド関数」が活性化関数として使われるようになった。 しかしシグモイド関数の微分係数（Derivative： 導関数の
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