Summary  
This chapter explains how sigmoid and tanh activation functions transform input values into specific bounded ranges (0 to 1 for sigmoid, –1 to 1 for tanh), highlights their impact on gradient flow, and contrasts their roles in gating and updating information.  

General domain of usage  
Recurrent neural networks (RNNs)

As funções de ativação **sigmoid** e **tanh** são exploradas, pois desempenham um papel fundamental no funcionamento das **RNNs**. Essas funções transformam entradas em saídas, permitindo que o modelo faça previsões.


- **Ativação sigmoid**: a função sigmoid mapeia valores de entrada para um intervalo de saída entre 0 e 1. É comumente utilizada em tarefas de classificação binária, pois sua saída pode ser interpretada como uma probabilidade. No entanto, sofre com o **problema do gradiente desaparecendo** quando os valores de entrada são muito grandes ou muito pequenos;  
- **Ativação tanh**: a função **tanh** é semelhante à sigmoid, mas mapeia os valores de entrada para um intervalo de saída entre -1 e 1. Isso ajuda a centralizar os dados em torno de zero, o que pode facilitar o aprendizado. Apesar dos benefícios, também sofre com o problema do gradiente desaparecendo em certas situações;  
- **Funcionamento do sigmoid e tanh**: ambas as funções atuam comprimindo os valores de entrada em um intervalo limitado. A principal diferença está no intervalo de saída: **sigmoid** (0 a 1) vs. **tanh** (-1 a 1), o que afeta como a rede processa e atualiza as informações.

No próximo capítulo, será abordado como essas funções de ativação desempenham um papel nas redes **LSTM** e como ajudam a superar algumas das limitações das RNNs padrão.


Qual é o intervalo de saída da função de ativação sigmoid?

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Ativação Sigmoid e Tanh

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