更新 chapter9.tex

Chapter9/chapter9.tex

@@ -1990,7 +1990,7 @@ z_t&=&\gamma z_{t-1}+(1-\gamma) \frac{\partial J}{\partial {\theta}_t} \cdot  \f
 
 \subsection{对于长序列的建模}
 
-\parinterval  FNNLM模型有效，但是和传统的$n$-gram语言模型一样需要依赖有限上下文假设，也就是$ w_i $的生成概率只依赖于之前的$ n-1 $个单词。很自然的一个想法是引入更大范围的历史信息，这样可以捕捉单词间的长距离依赖。
+\parinterval  FNNLM固然有效，但是和传统的$n$-gram语言模型一样需要依赖有限上下文假设，也就是$ w_i $的生成概率只依赖于之前的$ n-1 $个单词。很自然的一个想法是引入更大范围的历史信息，这样可以捕捉单词间的长距离依赖。
 
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