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    "<h1>The Hyperbolic Tangent Activation Function (Tanh Function)<h1>"
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    "y_grad = [tanh_grad(i) for i in z]\n",
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    "plt.plot(z, y_grad, 'r', label='gradient')\n",
    "plt.legend(loc='best')\n",
    "plt.xlabel('z')\n",
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    "<h1>Points to note:</h1>\n",
    "<p> </p>\n",
    "<h3>The hyperbolic function is bounded in the range of -1 to 1.</h3>\n",
    "<h4>This means that being centered around zero, stability increases in training, and it is good for segregating in classification problems.</h4>\n",
    "<h3>The hyperbolic function is continuous, differentiable and monotonic.</h3>\n",
    "<h3>The gradient curve is smooth, this helps model convergeance.</h3>\n",
    "\n",
    "<h3>the gradient calculation is straight forward as the terms are directly representative of the original function (See Perceptron slides).</h3>\n",
    "<p> </p>\n",
    "<h2>Watch out for Vanishing Gradients!</h2>"
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      "Total time taken by scratch implementation is  295.39012908935547  micro-seconds\n",
      "Total time taken by Keras implementation is  40.13800621032715  micro-seconds\n",
      "Total time taken by Tensorflow.Math implementation is  295.39012908935547  micro-seconds\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import tensorflow as tf\n",
    "import time\n",
    "\n",
    "z = [t for t in np.arange(-500.0, 500.0, 0.01)]\n",
    "\n",
    "t1 = time.time()\n",
    "out1 = [tanh(i) for i in z]\n",
    "total_time1 = (time.time() - t1)*1000\n",
    "print(\"Total time taken by scratch implementation is \", total_time1, \" micro-seconds\")\n",
    "\n",
    "t2 = time.time()\n",
    "out2 = tf.keras.activations.tanh(z)\n",
    "total_time2 = (time.time() - t2)*1000\n",
    "print(\"Total time taken by Keras implementation is \", total_time2, \" micro-seconds\")\n",
    "\n",
    "t3 = time.time()\n",
    "out3 = tf.math.tanh(z)\n",
    "total_time3 = (time.time() - t3)*1000\n",
    "print(\"Total time taken by Tensorflow.Math implementation is \", total_time1, \" micro-seconds\")"
   ]
  },
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     "text": [
      "result of scratch:  [-1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, 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    "plt.plot(z, out3, 'g', label='ReLU TF.NN')\n",
    "# plt.plot(z, y_grad, 'r', label='Gradient')\n",
    "plt.legend(loc='best')\n",
    "plt.xlabel('z')\n",
    "\n",
    "plt.show()"
   ]
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