在计算机科学中，tanh是 双曲正切函数（hyperbolic tangent function）的缩写。它是一种数学函数，用于将任意实数映射到-1到1之间。数学上，tanh（x）的定义为：
\[ \tanh（x） = \frac{\sinh（x）}{\cosh（x）} = \frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}} \]
其中，\（\sinh（x）\） 是双曲正弦函数，\（\cosh（x）\） 是双曲余弦函数，e是自然对数的底数。
在神经网络中，tanh函数常用作激活函数，因为它可以将输入的数值映射到一个有限的范围内，从而增加网络的非线性表达能力，提高网络的拟合能力。与sigmoid函数类似，tanh函数也存在梯度消失的问题，但其输出范围是中心对称的，这使得它在某些情况下更受欢迎。
取值范围：
tanh函数的取值范围是（-1, 1）。
非线性：
tanh函数是一种非线性函数，这使得神经网络能够学习复杂的非线性决策边界。
计算：
在计算机中，tanh函数可以通过数学库函数（如C++中的`tanh`函数）高效计算。
总的来说，tanh函数在深度学习和神经网络中扮演着重要角色，它帮助模型捕捉数据中的非线性关系。