为什么LSTM模型中既存在sigmoid又存在tanh两种激活函数，而不是选择统一的sigmoid或者tanh？这样做的目的是什么？

Why does an LSTM use both sigmoid and tanh activations instead of using only sigmoid or only tanh? What is the purpose?

题目类型: 技术面试题

这是一道技术面试题，常见于澳洲IT公司面试中。

难度: medium

分类: Deep Learning

标签: LSTM, Sigmoid, Tanh, Gates

参考答案摘要

答案 sigmoid 用在了各种gate上，产生0~1之间的值，这个一般只有sigmoid最直接了。tanh 用在了状态和输出上，是对数据的处理，这个用其他激活函数或许也可以。二者目的不一样，另可参见A Critical Review of Recurrent Neural Networks for Sequence Learning的section4.1，说了那两个tanh都可以替换成别的。

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