tanh関数とは、ニューラルネットワークの活性化関数としてよく使われる数学の関数です。
この関数は、データをある範囲に収めたり、ネットワークの学習を効率的にしたりする役割を果たします。
ここでは、tanh関数がニューラルネットワークでどのように使われるのか、その特徴やメリット・デメリットについて解説いたします。
tanh関数の概要
数学的定義
tanh関数は、双曲線正接関数（Hyperbolic Tangent Function）の略で、以下のように定義されます。
これは、指数関数（exponential functions）を使って表現されますが、視覚的にはシグモイド関数に似たS字型の曲線を持ちます。
tanh関数の特徴
tanh関数の出力は、常に -1 から 1 の間の値を取ります。これが、ニューラルネットワークにおいて特に重要な理由の1つです。
シグモイド関数と比較してみましょう。
- シグモイド関数：0 から 1 の間の出力
- tanh関数：-1 から 1 の間の出力
この違いにより、tanh関数はゼロを中心に対称であり、正負の値を扱うタスクで有効です。
tanh関数の役割
tanh関数は、主にニューラルネットワークの活性化関数として使用されます。
活性化関数は、入力されたデータを次の層に渡す前に、その出力を非線形な形に変換するために使われます。
この非線形性が、ニューラルネットワークの複雑なパターン認識能力を高める要因となります。
- 非線形性
tanh関数を使うことで、ネットワークが線形ではない複雑な関係を学習できるようになります。
- ゼロ中心
tanh関数は、出力がゼロを中心に分布するため、学習がより安定しやすくなります。
これは、勾配消失問題（後述）を軽減するためのメリットとなります。
tanh関数の長所と短所
長所
- 非線形変換：ニューラルネットワークに複雑な学習能力を持たせます。
- ゼロ中心の出力：学習を安定させる要因となります。
短所
- 勾配消失問題
tanh関数は、入力が大きな値になると、勾配が非常に小さくなります。
これにより、バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）の際に、重みがうまく更新されない「勾配消失問題」が発生しやすくなります。
- ReLU関数の台頭
最近では、tanh関数に代わりReLU（Rectified Linear Unit）関数がよく使用されます。ReLU関数は勾配消失問題に強く、特に深層学習において高い性能を発揮します。
実際の使用例
1. ニューラルネットワークにおけるtanh関数
tanh関数は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）などの構造に使用されます。
特にRNNでは、時系列データの処理や自然言語処理でその力を発揮します。
チャットボットや翻訳システムなどの生成AI技術の背後には、tanh関数を活用したアルゴリズムが組み込まれています。
2. 勾配消失問題への対策
tanh関数を使う際には、勾配消失問題を防ぐために、ネットワークの設計や他のテクニック（例えば、バッチ正規化など）を取り入れることが求められます。
まとめ
tanh関数は、生成AIや機械学習の重要な要素であり、ニューラルネットワークの非線形性を高め、複雑なデータパターンを学習するのに役立ちます。
しかし、勾配消失問題といった課題もあり、ReLU関数など他の活性化関数と使い分けることが重要です。
生成AIや機械学習の成長とともに、tanh関数の役割も進化しています。
引き続き、このような数理モデルを理解し、AI技術の未来を形作っていくことが大切です。
