1:激活函数-　激活函数是神经网络中对输入数据转换的方法，通过激活函数后将输入值转化为其他信息；在神经网络的隐藏层中，激活函数负责将进入神经元的信息汇总转换为新的输出信号，传递给下一个神经元；常见的激活函数：(sigmoid、tanh、Relu)２：输出层函数输出层神经元，通过将输出值进过输出层函数转化为针对某一分类的置信概率值，在多分类问题中常见（softmax）...

关于深度学习中张量的理解张量是什么：张量代表的是存储数据的容器，是一个数据容器，张量的维度在0-5维之间，张量是根据一共具有多少坐标轴来定义，转化现实中的变量，如字符串文本、图像、股票、视频、音频为统一的张量，以便能够容易的处理。把形状里不同维度看做一个字段（一个特征），每个变量在每个维度上找到一个特征值来表示这个变量；张量的维度数即为表示变量的特征类型数，每个变量都可以用这些特征值表示；可以用向

1:激活函数-　激活函数是神经网络中对输入数据转换的方法，通过激活函数后将输入值转化为其他信息；在神经网络的隐藏层中，激活函数负责将进入神经元的信息汇总转换为新的输出信号，传递给下一个神经元；常见的激活函数：(sigmoid、tanh、Relu)２：输出层函数输出层神经元，通过将输出值进过输出层函数转化为针对某一分类的置信概率值，在多分类问题中常见（softmax）...