feature: 补充激活函数说明,调整部分文本格式

cn-Book/2.处理文本数据.md

@@ -869,7 +869,7 @@ Targets:
 >
 >    GPT 类模型（以及其他深度神经网络）是基于大量的矩阵运算和数值计算构建的，尤其是神经元之间的连接权重和偏置在训练过程中不断更新。这些运算要求输入的数据是**数值形式的向量**，因为神经网络只能对数值数据进行有效计算，而无法直接处理原始的离散文字数据（如单词、句子）。
 >
->    + **向量表示： **通过将每个单词、句子或段落转换为连续向量（Embedding），可以在高维空间中表示文本的语义关系。例如，通过词嵌入（如 Word2Vec、GloVe）或上下文嵌入（如 GPT 中的词嵌入层），每个单词都被转换为一个向量，这个向量可以用于神经网络的计算。
+>    + **向量表示**：通过将每个单词、句子或段落转换为连续向量（Embedding），可以在高维空间中表示文本的语义关系。例如，通过词嵌入（如 Word2Vec、GloVe）或上下文嵌入（如 GPT 中的词嵌入层），每个单词都被转换为一个向量，这个向量可以用于神经网络的计算。
 >
 > 2.  **向量嵌入的作用**
 >