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Caorunzhe

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Book/Chapter5/chapter5.tex

@@ -1638,11 +1638,11 @@ w_{t+1}&=&w_t-\frac{\eta}{\sqrt{z_t+\epsilon}} v_t
 
 \parinterval  （2）{\small\bfnew{层归一化}}\index{层归一化}（Layer Normalization）\index{Layer Normalization}
 
-\parinterval  类似的，层归一化更多是针对自然语言这种序列处理任务\upcite{ba2016layer}，它和批量归一化的原理是一样的，只是归一化操作是在序列上同一层网络的输出结果上进行的，也就是归一化操作沿着序列方向进行。这种方法可以很好的避免序列上不同位置神经网络输出结果的不可比性。同时由于归一化后所有的结果都转化到一个可比的范围，使得隐层状态可以在不同层之间进行自由组合。
+\parinterval  类似的，层归一化更多是针对自然语言这种序列处理任务\upcite{Ba2016LayerN}，它和批量归一化的原理是一样的，只是归一化操作是在序列上同一层网络的输出结果上进行的，也就是归一化操作沿着序列方向进行。这种方法可以很好的避免序列上不同位置神经网络输出结果的不可比性。同时由于归一化后所有的结果都转化到一个可比的范围，使得隐层状态可以在不同层之间进行自由组合。
 
 \parinterval  （3）{\small\bfnew{残差网络}}\index{残差网络}（Residual Networks）\index{Residual Networks}
 
-\parinterval  最初，残差网络是为了解决神经网络持续加深时的模型退化问题\upcite{he2016deep}，但是残差结构对解决梯度消失和梯度爆炸问题也有所帮助。有了残差结构，可以很轻松的构建几十甚至上百层的神经网络，而不用担心层数过深而造成的梯度消失问题。残差网络的结构如图\ref{fig:residual-structure}所示：
+\parinterval  最初，残差网络是为了解决神经网络持续加深时的模型退化问题\upcite{DBLP:journals/corr/HeZRS15}，但是残差结构对解决梯度消失和梯度爆炸问题也有所帮助。有了残差结构，可以很轻松的构建几十甚至上百层的神经网络，而不用担心层数过深而造成的梯度消失问题。残差网络的结构如图\ref{fig:residual-structure}所示：
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 % 图
 \begin{figure}[htp]
@@ -2305,7 +2305,7 @@ Jobs was the CEO of {\red{\underline{apple}}}.
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 \section{小结及深入阅读}
 
-\parinterval  神经网络为解决自然语言处理问题提供了全新的思路。而所谓深度学习也是建立在多层神经网络结构之上的一系列模型和方法。本章从神经网络的基本概念到其在语言建模中的应用进行了概述。由于篇幅所限，这里无法覆盖所有神经网络和深度学习的相关内容，感兴趣的读者可以进一步阅读《Neural Network Methods in Natural Language Processing》\upcite{goldberg2017neural}和《Deep Learning》\upcite{lecun2015deep}。此外，也有很多研究方向值得关注：
+\parinterval  神经网络为解决自然语言处理问题提供了全新的思路。而所谓深度学习也是建立在多层神经网络结构之上的一系列模型和方法。本章从神经网络的基本概念到其在语言建模中的应用进行了概述。由于篇幅所限，这里无法覆盖所有神经网络和深度学习的相关内容，感兴趣的读者可以进一步阅读《Neural Network Methods in Natural Language Processing》\upcite{goldberg2017neural}和《Deep Learning》\upcite{deeplearning}。此外，也有很多研究方向值得关注：
 
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