Сигмоїдна та tanh функції активації розглядаються як ключові елементи у роботі RNN. Ці функції перетворюють вхідні дані на вихідні, дозволяючи моделі здійснювати прогнозування.

• Сигмоїдна активація: сигмоїдна функція відображає вхідні значення у вихідний діапазон від 0 до 1. Зазвичай використовується у задачах бінарної класифікації, оскільки її вихід можна інтерпретувати як ймовірність. Проте вона страждає від проблеми зникнення градієнта при дуже великих або дуже малих вхідних значеннях;
• Tanh активація: функція tanh подібна до сигмоїдної, але відображає вхідні значення у діапазон від -1 до 1. Це допомагає центрирувати дані навколо нуля, що може сприяти навчанню. Незважаючи на переваги, вона також страждає від проблеми зникнення градієнта у певних ситуаціях;
• Робота сигмоїдної та tanh: обидві функції стискають вхідні значення у обмежений діапазон. Основна відмінність полягає у їхньому вихідному діапазоні: sigmoid (від 0 до 1) проти tanh (від -1 до 1), що впливає на те, як мережа обробляє та оновлює інформацію.

У наступному розділі буде розглянуто, яку роль ці функції активації відіграють у мережах LSTM та як вони допомагають долати деякі обмеження стандартних RNN.