標準的なリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) では、Tanh 活性化関数が隠れ層でよく使用されます。Tanh 関数は入力値を -1 から 1 の範囲に圧縮し、入力データを非線形パターンに変換することで、ネットワークが時間の経過とともに複雑なパターンを学習できるようにします。
Sigmoid などの他の活性化関数も使用できますが、範囲が広いため多くの RNN では Tanh が好まれます。ReLU は一般にフィードフォワード ネットワークで使用され、Softmax は分類問題の出力層でよく適用されます。
HCIA AI
参照：
ディープラーニングの概要: 標準的な活性化関数としての Tanh の使用に焦点を当て、RNN のアーキテクチャについて説明します。
AI 開発フレームワーク: さまざまなニューラル ネットワーク アーキテクチャで使用されるさまざまなアクティベーション関数について説明します。