Summary  
This chapter explains the sigmoid and tanh activation functions, detailing how they squash input values into bounded ranges (0 to 1 for sigmoid, –1 to 1 for tanh) and how those ranges influence gradient behavior and gating decisions in network layers.

General domain of usage  
Recurrent neural networks

Le funzioni di attivazione **sigmoid** e **tanh** vengono analizzate, poiché svolgono un ruolo cruciale nel funzionamento delle **RNN**.

Le funzioni **sigmoid** e **tanh** trasformano gli input in output, consentendo al modello di effettuare previsioni.


Definizione

- **Attivazione sigmoidale**: la funzione sigmoide mappa i valori di input in un intervallo di output compreso tra 0 e 1. È comunemente utilizzata nei compiti di classificazione binaria, poiché il suo output può essere interpretato come una probabilità. Tuttavia, soffre del **problema del gradiente che svanisce** quando i valori di input sono molto grandi o molto piccoli;
- **Attivazione tanh**: la funzione **tanh** è simile alla sigmoide ma mappa i valori di input in un intervallo di output compreso tra -1 e 1. Aiuta a centrare i dati intorno allo zero, il che può facilitare l'apprendimento. Nonostante i suoi vantaggi, soffre anch'essa del problema del gradiente che svanisce in alcune situazioni;
- **Funzionamento di sigmoide e tanh**: entrambe le funzioni operano comprimendo i valori di input in un intervallo limitato. La differenza principale risiede nel loro intervallo di output: **sigmoide** (da 0 a 1) vs. **tanh** (da -1 a 1), il che influenza il modo in cui la rete elabora e aggiorna le informazioni.

Nel prossimo capitolo, esamineremo come queste funzioni di attivazione svolgono un ruolo nelle reti **LSTM** e come aiutano a superare alcune delle limitazioni delle RNN standard.


Qual è l'intervallo di output della funzione di attivazione sigmoide?

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Attivazioni Sigmoid e Tanh

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