提升卷积核（convolutional kernel）的大小会显著提升卷积神经网络的性能。

将Sigmoid激活函数改为ReLu，将有助于克服梯度消失问题。

数据可视化艺术设计是对抽象的数据信息进行可视化，来增强人类感知的研究，创造更加直观的视觉呈现形式，来对（）进行传达，帮助人们理解和分析数据。

深度学习与机器学习算法之间的区别在于，后者过程中无需进行特征提取工作，也就是说，我们建议在进行深度学习过程之前要首先完成特征提取的工作。

理论上神经网络可以解决任何问题，因为神经网络可以逼近任何函数。

BP算法仅适用于多层前馈神经网络。

Motion特有的属性和规则包含（）

多层网络全部初始化为0，会使梯度为0或各层相同，相当于浅层网络。

单计算层感知器只能解决线性可分问题。

触觉设计风格：指融汇了触觉感知的创作，这种感知可以是真实感知的，也可以是推测出的。常见的触觉设计风格包括：（）、实物材料和3D打印等。