在循环神经网络（RNN）中采用tanh，而不是ReLU 作为激活函数，涉及多个方面的考量：1.梯度消失问题；2.输出范围的考量；3.计算效率和模型性能平衡。在实际应用中，要根据具体问题和数据特点来选择最合适的激活函数，有时也可以尝试不同的激活函数组合以优化模型性能。
1.梯度消失问题
在RNN中，梯度消失是一个关键的挑战。由于RNN的特性，它需要通过时间展开（time unfolding）来处理序列数据。梯度在反向传播时会经历多次连乘，这可能导致梯度趋向于消失或爆炸。ReLU函数在正数部分输出恒为正，但在负数部分梯度为零，这可能导致反向传播过程中的梯度消失问题，特别是在较长的序列中。
相比之下，tanh函数在整个定义域内都有可区分的梯度。它的输出范围在-1到1之间，使得梯度相对于ReLU更加稳定。虽然tanh函数也会存在梯度消失的问题，但相对于ReLU，它的中心化输出和更加平滑的曲线有助于缓解梯度消失带来的影响。
2.输出范围的考量
RNN中的tanh函数输出范围为-1到1，而ReLU函数的输出范围为0到正无穷。这意味着，tanh可以生成具有较强表达能力的激活值，在某些场景下更适合将输入数据映射到一个较小的范围内，有助于提高模型的稳定性和泛化能力。
另一方面，ReLU函数的非线性特性使得模型更快地收敛，但它可能会导致某些神经元在训练过程中永远不被激活（称为“神经元死亡”问题），尤其是在时间序列数据中。
3.计算效率和模型性能平衡
虽然ReLU在计算时相对简单且具有较快的收敛速度，但是选择激活函数时需要综合考虑梯度稳定性、输出范围和模型表达能力等因素。tanh虽然在计算上稍显复杂，但在一定程度上平衡了模型的稳定性和非线性表达能力，对于RNN等序列模型的训练来说，往往能取得更好的效果。
综上所述，在选择激活函数时，针对RNN模型，tanh相对于ReLU更为合适。它能够在一定程度上缓解梯度消失问题，输出范围有利于提高模型的稳定性，并且能够保持一定的非线性特性，使得模型更好地适应时间序列数据的特点。
常见问答：
- 问：梯度消失问题是影响激活函数选择的关键因素吗？
- 答：是的。在RNN中，梯度消失是一个重要问题。由于时间展开的特性，梯度在反向传播时可能会连乘多次，导致梯度消失或爆炸。tanh函数相比ReLU更能减轻梯度消失问题，因为它在整个定义域内都有可区分的梯度。
- 问：为什么不使用ReLU函数，它在其他神经网络中表现良好？
- 答：ReLU函数在正数部分输出恒为正，但在负数部分梯度为零，这可能在RNN中导致梯度消失问题，尤其是在处理长序列时。而tanh函数的中心化输出和更平滑的曲线更适合处理序列数据。
- 问：除了梯度消失问题，还有其他原因导致RNN更偏向使用tanh吗？
- 答：是的。tanh函数不仅有助于缓解梯度消失，而且其输出范围有利于提高模型的稳定性，并且保持了一定的非线性表达能力，使得模型更适应时间序列数据的特征。
- 问：tanh和ReLU有哪些区别？
- 答：主要区别在于输出范围和梯度特性。tanh的输出范围在-1到1之间，有助于稳定梯度和模型表达能力；而ReLU输出范围为0到正无穷，对于前向传播速度快，但容易出现梯度消失和神经元死亡问题。
- 问：在实际应用中，是否可以尝试其他激活函数替代tanh或ReLU？
- 答：是的。虽然tanh和ReLU是常见选择，但在实际应用中可以根据具体问题尝试其他激活函数，如Leaky ReLU、ELU等，以优化模型的性能或解决特定的训练问题。选择合适的激活函数取决于数据特征和模型需求。
