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chapter6 公式

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@@ -1663,11 +1663,11 @@ L(\mathbf{Y},\widehat{\mathbf{Y}}) = \sum_{j=1}^n L_{\textrm{ce}}(\mathbf{y}_j,\
 
 \parinterval 残差连接从广义上讲也叫{\small\bfnew{短连接}}\index{短连接}（Short-cut Connection）\index{Short-cut Connection}，指的是这种短距离的连接。它的思想很简单，就是把层和层之间的距离拉近。如图\ref{fig:6-49}所示，子层1通过残差连接跳过了子层2，直接和子层3进行信息传递。使信息传递变得更高效，有效解决了深层网络训练过程中容易出现的梯度消失/爆炸问题，使得深层网络的训练更加容易。其计算公式为：
 \begin{eqnarray}
-x_{l+1} = x_l + \digamma (x_l)
+x_{l+1} = x_l + \mathcal{F} (x_l)
 \label{eq:6-50}
 \end{eqnarray}
 
-\noindent 其中$\digamma (x_l)$是子层运算。如果$l=2$，那么公式\ref{eq:6-50}可以解释为，第3层的输出等于第2层的输出加上第二层的输入。图\ref{fig:6-50}中的红色方框展示了Transformer中残差连接的位置。
+\noindent 其中$\mathcal{F} (x_l)$是子层运算。如果$l=2$，那么公式\ref{eq:6-50}可以解释为，第3层的输出等于第2层的输出加上第二层的输入。图\ref{fig:6-50}中的红色方框展示了Transformer中残差连接的位置。
 
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 \begin{figure}[htp]