第七章内容

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@@ -994,7 +994,7 @@ y_{j}^{ls}=(1-\alpha) \cdot \tilde{y}_j + \alpha \cdot q
 
 \noindent 即译文单词$y_j$依赖前面已经生成的单词$\mathbf{y}_{<j}=\{y_1,...,y_{j-1}\}$和源语言句子$\mathbf{x}$。显然，这个模型中，每一个目标语位置$j$都需要等待前面$j-1$个位置输出的结果。因此，自回归翻译会阻碍不同译文单词生成的并行化。特别是在GPU上，翻译的自回归性会大大降低计算的并行度，导致推断过程的效率不高。
 
-\parinterval 对于这个问题，研究者也考虑移除翻译的自归回性\cite{Gu2017NonAutoregressiveNM}，进行{\small\bfnew{非自回归翻译}}\index{非自回归翻译}（Regressive Translation）\index{Regressive Translation}。非自回归翻译可以用如下公式描述：
+\parinterval 对于这个问题，研究者也考虑移除翻译的自归回性\cite{Gu2017NonAutoregressiveNM}，进行{\small\bfnew{非自回归翻译}}\index{非自回归翻译}（Non-Autoregressive Translation）\index{Non-Autoregressive Translation}。非自回归翻译可以用如下公式描述：
 \begin{eqnarray}
 \textrm{P}(\mathbf{y}|\mathbf{x}) = \prod_{j=1}^{n} \textrm{P}(y_j| \mathbf{x})
 \label{eq:7-7}