TANHYP
Gibt den hyperbolischen Tangens einer Zahl zurück. Das Ergebnis liegt immer zwischen -1 und 1.
TANHYP(Zahl)Argumente
ZahlEine beliebige reelle Zahl.
=TANHYP(0)TANHYP(0) ist immer 0
=TANHYP(2)Hyperbolischer Tangens von 2
- •TANHYP(x) = SINHYP(x) / COSHYP(x)
- •Ergebnis liegt immer strikt zwischen -1 und 1
- •Wird oft als Aktivierungsfunktion in neuronalen Netzen verwendet
- •TANHYP mit TAN verwechseln - TANHYP ist der Tangens hyperbolicus, ohne Bezug zu Winkeln oder dem Einheitskreis, während TAN der gewöhnliche trigonometrische Tangens ist, basierend auf einem Winkel in Radiant, und sehr große oder undefinierte Werte erzeugen kann
- •Erwarten, dass TANHYP für eine endliche Eingabe exakt -1 oder 1 erreicht - sie nähert sich diesen Grenzen nur an, wenn die Eingabe gegen positiv oder negativ unendlich strebt, ohne sie jemals tatsächlich zu erreichen
- •Die Ausgabe von TANHYP direkt als Wahrscheinlichkeit oder Prozentsatz verwenden, ohne zu bedenken, dass ihr Bereich -1 bis 1 ist, nicht 0 bis 1 - für diesen Anwendungsfall ist meist ein Neuskalierungsschritt nötig
ARCTANHYPFührt die umgekehrte Operation durch - berechnet den Areatangens hyperbolicus und macht für Eingaben zwischen -1 und 1 rückgängig, was TANHYP berechnet.SINHYPBerechnet den Sinus hyperbolicus, einen der beiden Bausteine (zusammen mit dem Kosinus hyperbolicus), die TANHYP definieren.COSHYPBerechnet den Kosinus hyperbolicus, den anderen Baustein des Verhältnisses von TANHYP (TANHYP(x) = SINHYP(x)/COSHYP(x)).Was ist der Unterschied zwischen TANHYP und TAN?
Sie sind trotz des ähnlichen Namens nicht verwandt - TANHYP ist der Tangens hyperbolicus, immer streng zwischen -1 und 1, während TAN der gewöhnliche trigonometrische Tangens ist, der sehr große Werte erzeugen oder bei bestimmten Winkeln undefiniert werden kann.
Kann TANHYP jemals genau 1 oder -1 sein?
Nein, sie nähert sich diesen Werten nur an, wenn die Eingabe gegen positiv oder negativ unendlich wächst - das Ergebnis liegt immer streng zwischen -1 und 1.
Warum wird TANHYP häufig in neuronalen Netzen verwendet?
Ihre glatte, beschränkte S-förmige Kurve zwischen -1 und 1 macht sie zu einer nützlichen Aktivierungsfunktion, um Werte in einen vorhersehbaren Bereich zu stauchen und dabei negative Ausgaben zu erlauben, anders als manche andere Aktivierungsfunktionen.
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