Customize Consent Preferences

We use cookies to help you navigate efficiently and perform certain functions. You will find detailed information about all cookies under each consent category below.

The cookies that are categorized as "Necessary" are stored on your browser as they are essential for enabling the basic functionalities of the site. ... 

Always Active

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

No cookies to display.

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

No cookies to display.

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

No cookies to display.

Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

No cookies to display.

Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.

No cookies to display.

قائمة مصطلحات التعلم الآلي (34): دالة الظل الزائدي Hyperbolic tangent (tanh) function

دالة الظل الزائدي tanh activation function هي دالة تنشيط شائعة تستخدم في الشبكات العصبية الاصطناعية ANN. أيضا هي دالة غير خطية تضبط قيم الإدخال في نطاق يتراوح ما بين -1 و 1 ، ويتم تعريفها رياضيًا على النحو التالي:

دالة الظل الزائدي Tanh Activation Function
دالة الظل الزائدي Tanh Activation Function

حيث x هي قيمة الإدخال.

دالة الظل الزائدي tanh activation function متناظرة حول الأصل ولها شكل سيني. مما يعني أنها دالة غير خطية وسلسة. حيث يكون ناتج الظل الزائدي tanh قريبًا من -1 لقيم الإدخال السالبة. و أيضا يكون قريبًا من الواحد الصحيح 1 لقيم الإدخال الموجبة ، و قريبًا من 0 لقيم الإدخال القريبة من الصفر.

استخدامات الدالة

تعد دالة الظل الزائدي tanh خيارًا شائعًا لدوال التنشيط في الشبكات العصبية ANN. و ذلك لأنها قابلة للتفاضل ويمكن أن تساعد في تقليل مشكلة تلاشي التدرج الإشتقاقي التي تحدث مع الدالة السينية. وذلك عندما يصبح التدرج الاشتقاقي لدالة التنشيط صغيرًا جدًا بالنسبة لقيم الإدخال الكبيرة او الصغيرة جدًا. و الذي بدوره قد يتسبب في تقارب خوارزمية نزول التدرج الاشتقاقي ببطء شديد أثناء التدريب.

تعد دالة الظل الزائدي tanh مفيدة أيضًا في ضبط ناتج العصبونات. حيث تكون قيم المخرجات دائمًا بين -1 و 1. وهذا يمكن أن يساعد في منع ناتج العصبونات من أن يصبح كبيرًا جدًا أو صغيرًا جدًا ، مما قد يسبب مشاكل في الاستقرار العددي اثناء التدريب.

يمكن حساب مشتق دالة الظل الزائدي من خلال المعادلة التالية
d/dx tanh(x) = 1 – tanh^2(x)

 

 

Share on facebook
فيسبوك
Share on twitter
تويتر
Share on linkedin
لينكدإن
Share on whatsapp
واتساب

اترك تعليقاً