a=[[ 1., 2., 1.],[ 1., 2., 1.]]，a+3的值为（ ）。

深度学习建模编写方式中，静态图模式（命令式编程范式，类比Python）：解析式的执行方式。用户无需预先定义完整的网络结构，每写一行网络代码，即可同时获得计算结果

数据归一化处理是指对每个特征进行归一化处理，使得每个特征的取值缩放到0-1之间

数据集被划分成训练集和测试集，其中训练集用于确定模型的参数，测试集用于评判模型的效果

数据处理包含五个部分：数据导入、数据形状变换、数据集划分、数据归一化处理和封装loaddata函数

神经网络的标准结构中每个神经元由加权和与非线性变换构成，然后将多个神经元分层的摆放并连接形成神经网络

以图形化的方式展现神经网络的计算逻辑又称为计算图

神经网络中，前向计算是指从输入计算输出的过程，顺序从网络后至前

多层非线性映射（multi-layernonlinearprojection）：表示深度学习网络的隐层，DSSM使用三个全连接层，每一层神经元的个数是300，然后最后一层的维度是128维度，激活函数采用tanh

在图像智能处理中，图像分类的目标主要是要确定什么内容？

sigmod激活函数在神经网络中可以将神经元计算数值变化到以下哪个范围内？