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编程问答

用平方映射理解tanh

發(fā)布時間:2025/4/5 编程问答 44 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 用平方映射理解tanh 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

Tanh的表達式


對tanh求導


對其進行反向傳導就是 d*(1+tanhx)(1-tanhx)

而平方映射為μx(1-x)

d對應μ

1+tanhx 對應 x 只是多了一個1

Tanhx(n+1)=d*(1+tanhx(n))(1-tanhx(n))

先寫出結論


d
d<0.86趨近于一個大于零的解
<0.86d<1.19周期解
1.19<d無規(guī)則混沌解

當d<0.86的時候有一個解就是X=d(1-x^2)這個方程的解圖像形如




這時當d=0.86時的圖像,圖像最終收斂于0.575333034

也就是說當殘差小于0.86是對tanh進行反向傳導時只要運行次數(shù)足夠多,比如對0.86這種情況只要迭代次數(shù)大于401次就會得到一個確定的值。這樣的網絡很顯然是穩(wěn)定的。


當d>0.86是圖像會分岔,出現(xiàn)倍頻周期解





這是d=0.87時的圖像 有一大一小兩個解




這是d=1.1 時 可以看到兩大兩小4個解




這是d=1.18可以看到兩大兩小4個解更加明顯,也就是說tanh函數(shù)在反向傳導時如果d>0.87即便是同樣的輸入、迭代同樣的次數(shù),兩次得到的網絡也可能不同,或者對同樣的輸入隨著迭代次數(shù)的增加輸出也不見得穩(wěn)定。

當d>1.2是圖像變的沒有規(guī)律

比如當d=1.4時




可以想見如果tanh反向傳導的殘差大于1.4這個網絡的性能是很難穩(wěn)定的,而tanh的輸出是-1到1,1.4的殘差是可能的。當d更大時輸出變化范圍更大,更不穩(wěn)定

對比sigmoid函數(shù)


ddx(1-x)
d<1趨近于0
1<d<2.8趨近于一個大于零的解
2.8<d<3.5周期波動
d>3.5混沌


具體迭代數(shù)據(jù)


*d(1+f)(1-f)
d0.10.8-0.860.871
f0.10.10.10.10.1
10.0990.792-0.85140.86130.99
20.09901990.2981888-0.236601510.224601210.0199
30.0990195060.728866752-0.811856960.8261122380.99960399
40.0990195140.375002607-0.293163910.2762585560.000791863
50.0990195140.687498436-0.786087230.8036026530.999999373
60.0990195140.42187672-0.32857750.3081738151.25409E-06
70.0990195140.657616026-0.767151670.7873751431
80.0990195140.45403293-0.353871350.3306351353.14548E-12
90.0990195140.635083279-0.752306560.7748919551
100.0990195140.477335383-0.373269970.3476019390
110.0990195140.617720746-0.74017580.7648804161
120.0990195140.494736864-0.388840220.3610134160
130.0990195140.604188348-0.729970820.7566123031
140.0990195140.507965152-0.401742630.3719579060
150.0990195140.593577124-0.721198460.7496331651
160.0990195140.518132959-0.41269060.3811036030
170.0990195140.58523059-0.713530370.7436412381
180.0990195140.526004126-0.4221520.3888880070
190.0990195140.578655728-0.706737410.7384265231
200.0990195140.532126039-0.430449120.3956118550
210.0990195140.573473503-0.700653660.7338373961
220.0990195140.536902513-0.437812630.4014899280
230.0990195140.569388553-0.695155290.7297610791
240.0990195140.54063734-0.444412850.4066804280
250.0990195140.566169013-0.690147610.7261115961


d(1+f)(1-f)
d1.11.181.191.21.61.9
f0.10.10.10.10.15
11.0891.16821.17811.1881.584-45.6
2-0.2045131-0.43033566-0.46162434-0.4936128-2.4144896-3948.884
31.0539918310.9614772360.9364145370.907615684-7.72761605-29627999.3
4-0.121988660.0891625990.1465220990.211480523-93.9456796-1.6679E+15
51.0836306441.1706190371.1644522171.146331186-14119.6651-5.2853E+30
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*d*f*(1-f)
d0.10.20.911.11.2
f0.10.10.10.10.10.1
10.0090.0180.0810.090.0990.108
20.0009080.0036650.0669950.08190.0981190.115603
39.09E-050.0007360.0562560.0751920.0973410.122687
49.09E-060.0001470.0477820.0695380.0966520.129162
59.09E-072.95E-050.0409490.0647030.0960410.134975
69.09E-085.89E-060.0353450.0605160.0954990.140108
79.09E-091.18E-060.0306860.0568540.0950170.144573
89.09E-102.36E-070.026770.0536220.0945880.148406
99.09E-114.71E-080.0234480.0507460.0942050.151658
109.09E-129.42E-090.0206080.0481710.0938630.15439
119.09E-131.88E-090.0181650.0458510.0935580.156664
129.09E-143.77E-100.0160520.0437490.0932860.158545
139.09E-157.54E-110.0142150.0418350.0930420.16009
149.09E-161.51E-110.0126110.0400840.0928240.161353
159.09E-173.02E-120.0112070.0384780.0926280.162382
169.09E-186.03E-130.0099730.0369970.0924530.163217
179.09E-191.21E-130.0088870.0356280.0922960.163893
189.09E-202.41E-140.0079270.0343590.0921550.164438
199.09E-214.83E-150.0070780.0331780.0920290.164878
209.09E-229.65E-160.0063250.0320780.0919150.165232
219.09E-231.93E-160.0056560.0310490.0918140.165516
229.09E-243.86E-170.0050620.0300850.0917220.165745
239.09E-257.72E-180.0045330.029180.091640.165928
249.09E-261.54E-180.0040610.0283280.0915670.166075
259.09E-273.09E-190.003640.0275260.09150.166193



*d*f*(1-f)
d233.53.63.84
f0.10.90.10.10.10.1
10.180.270.3150.3240.3420.36
20.29520.59130.7552130.7884860.8551370.9216
30.4161140.7249930.6470330.6003920.4707360.289014
40.4859260.5981350.7993350.8637170.9467460.821939
50.4996040.7211090.5613960.4237560.1915890.585421
60.50.6033330.8618070.8790720.5885550.970813
70.50.7179670.4168350.3826950.92020.113339
80.50.6074710.8507930.8504620.279040.401974
90.50.715350.4443060.4578350.7644720.961563
100.50.6108730.8641440.8935990.6842080.147837
110.50.7131210.4108980.3422860.8210560.503924
120.50.6137380.8472130.8104550.5583070.999938
130.50.7111910.4530510.5530250.9370810.000246
140.50.6161950.8672850.8898780.2240490.000985
150.50.7094960.4028560.3527820.6606340.003936
160.50.6183340.841970.8219770.8519470.015682
170.50.7079910.4656970.5267920.4793050.061745
180.50.6202190.8708820.8974160.9483730.23173
190.50.7066420.3935640.3314180.1860560.712124
200.50.6218970.835350.7976890.5754680.820014
210.50.7054230.4813920.5809730.9283570.590364
220.50.6234040.8737880.8763960.2527380.967337
230.50.7043150.3859890.3899740.7176740.126384
240.50.6247670.8295050.8564190.7699480.441645
250.50.70330.4949930.4426750.6730860.986379



總結

以上是生活随笔為你收集整理的用平方映射理解tanh的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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