tanh（hyperbolic tangent）関数とは、活性化関数の一種です。tanh関数は、以下の式で表される。
y = tanh(x)
ここで、xは入力信号、yは出力信号である。
tanh関数は、シグモイド関数と似ていますが、値域が-1から1の間に収まるため、シグモイド関数よりも勾配消失問題が発生しにくいとされている。また、tanh関数は、入力信号が0に近い値をとると、出力信号も0に近い値をとるため、ニューラルネットワークの学習が容易になるとされている。
ただし、tanh関数は、入力信号が大きくなると出力信号の変化が急激になるため、学習が安定しないという欠点がある。そのため、tanh関数は、活性化関数として使用する場合には注意が必要である。