Update the translation of ReLU (#384)

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@@ -39,7 +39,7 @@ List， COO），可以高效存储稀疏数据，节省存储空间。
 -   **张量操作**：包括张量的结构操作和张量的数学运算。张量结构操作有：张量创建、索引切片、维度变换和合并分割等。张量的数学运算包含标量运算、向量运算和矩阵运算。标量运算符的特点是对张量实施逐元素运算。向量运算符只在一个特定轴上运算，将一个向量映射到一个标量或者另外一个向量。矩阵运算包括矩阵乘法、矩阵范数、矩阵行列式、矩阵求特征值、矩阵分解等运算。
 
 -   **神经网络操作**：包括特征提取、激活函数、损失函数、优化算法等。特征提取是机器学习中的常见操作，核心是提取比原输入更具代表性的张量，常见的卷积操作就是特征提取算子。激活函数(Activation
-    Function)负责将神经网络层的输入映射到输出端。引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性，没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。常见的激活函数包括S型生长曲线(Sigmoid)、线性矫正单元(Rectified Linear Unit, ReLU)等。损失函数(Loss Function)是用来估量模型的预测值与真实值之间的不一致程度。优化算法基于梯度采用不同策略更新参数权值来最小化损失函数，常见的优化算法有随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD)、自适应矩估计(Adaptive Moment Estimation, Adam)等。
+    Function)负责将神经网络层的输入映射到输出端。引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性，没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。常见的激活函数包括S型生长曲线(Sigmoid)、修正线性单元(Rectified Linear Unit, ReLU)等。损失函数(Loss Function)是用来估量模型的预测值与真实值之间的不一致程度。优化算法基于梯度采用不同策略更新参数权值来最小化损失函数，常见的优化算法有随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD)、自适应矩估计(Adaptive Moment Estimation, Adam)等。
 
 -   **数据流操作**：包含数据的预处理与数据载入相关算子，数据预处理算子主要是针对图像数据和文本数据的裁剪填充、归一化、数据增强等操作。数据载入通常会对数据集进行随机乱序(Shuffle)、分批次载入(Batch)以及预载入(Prefetch)等操作。数据流操作主要功能是对原始数据进行处理后，转换为计算框架本身支持的数据格式，并且按照迭代次数输入给网络进行训练或者推理，提升数据载入速度，减少内存占用空间，降低网络训练等待时间。
 
@@ -176,4 +176,4 @@ grad_W = matmul(transpose(X), grad_X1)
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-在深度学习计算框架中，控制流可以进行嵌套，比如多重循环和循环条件控制，计算图会对复杂控制流进行准确的描述，以便于执行正确的计算调度与执行任务。可以通过[代码示例](https://github.com/openmlsys/openmlsys-pytorch/blob/master/chapter_computational_graph/control_flow.py)查看在条件控制和循环控制下，前向和反向计算的数据流。
+在深度学习计算框架中，控制流可以进行嵌套，比如多重循环和循环条件控制，计算图会对复杂控制流进行准确的描述，以便于执行正确的计算调度与执行任务。可以通过[代码示例](https://github.com/openmlsys/openmlsys-pytorch/blob/master/chapter_computational_graph/control_flow.py)查看在条件控制和循环控制下，前向和反向计算的数据流。