ReLU是一种常用的激活函数，全称为Rectified Linear Unit，即修正线性单元。它是一种非线性函数，常用于神经网络中的隐藏层，用于增加模型的非线性表达能力。ReLU函数的定义如下：
f(x) = max(0, x)
其中，x是输入，f(x)是输出。当输入x大于0时，输出等于x；当输入小于等于0时，输出等于0。因此，ReLU函数在输入为正数时，不做任何处理，直接输出；在输入为负数时，输出为0。ReLU函数的优点是计算简单、效果好，且避免了梯度消失的问题。
`self` 是一个 Python 中的关键字，代表类实例对象本身。在类中的方法中，`self` 通常作为第一个参数，用于引用该类实例对象的属性和方法。在给定的代码中，`self` 所在的方法是一个神经网络模型的前向传播方法，用于计算输入数据 `x` 在模型中的前向输出结果。
正则行数（regular expression，简称 regex）是一种用于匹配文本中特定模式的表达式。它由一些字符和特殊符号组成，可以用来匹配、查找和替换文本中的字符串。在编程和文本处理中，正则表达式通常用于搜索和过滤文本，验证输入的格式是否正确，或者从文本中提取特定的信息。正则表达式在各种编程语言和工具中都有广泛的应用，如Perl、Python、Java、JavaScript、sed、awk等。
正则化（regularization）是一种用于处理机器学习模型过拟合（overfitting）问题的技术。在机器学习中，模型的目标是从训练数据中学习出一些规律或模式，以便能够对新的数据进行预测或分类。但是，如果模型过于复杂，就容易在训练数据上表现出很好的性能，但在新的数据上表现不佳，这就是过拟合问题。
正则化技术通过在模型的损失函数中添加一些额外的惩罚项，来限制模型的复杂度，从而避免过拟合。常见的正则化技术包括L1正则化和L2正则化。L1正则化通过限制模型权重的绝对值之和，使得一些权重变为0，从而实现特征选择的效果；L2正则化通过限制模型权重的平方和，使得权重的值变得更小，从而使得模型更加平滑，避免过拟合。
正则化技术在实际机器学习应用中被广泛使用，可以提高模型的泛化能力和稳定性，使得模型能够更好地适应新的数据。