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7d9dbc29 · zengxin · 93f01670 · 34080625 · 7d9dbc29 · 7d9dbc29
Commit 7d9dbc29 authored Nov 29, 2020 by zengxin
--- a/Chapter10/Figures/figure-attention-of-source-and-target-words.tex
+++ b/Chapter10/Figures/figure-attention-of-source-and-target-words.tex
@@ -47,7 +47,7 @@
 {
 \draw [<->,ublue,thick] ([xshift=0.3em]ws4.south) .. controls +(-60:1) and +(south:1) .. (wt4.south);
-\draw [<->,ublue,thick] (ws4.south) .. controls +(south:1.0) and +(south:1.5) .. (wt5.south);
+\draw [<->,ublue,thick] (ws4.south) .. controls +(south:1) and +(south:1.5) .. (wt5.south);
 }
 {

--- a/Chapter10/Figures/figure-encoder-decoder-with-attention.tex
+++ b/Chapter10/Figures/figure-encoder-decoder-with-attention.tex
@@ -80,9 +80,9 @@
 \draw[<-] ([yshift=0.1em,xshift=1em]t6.north) -- ([yshift=1.2em,xshift=1em]t6.north);
-\draw [->] ([yshift=3em]s6.north) -- ([yshift=4em]s6.north) -- ([yshift=4em]t1.north) node [pos=0.5,fill=green!30,inner sep=2pt] (c1) {\scriptsize{表示$\vectorn{C}_1$}} -- ([yshift=3em]t1.north) ;
+\draw [->] ([yshift=3em]s6.north) -- ([yshift=4em]s6.north) -- ([yshift=4em]t1.north) node [pos=0.5,fill=green!30,inner sep=2pt] (c1) {\scriptsize{表示$\mathbi{C}_1$}} -- ([yshift=3em]t1.north) ;
-\draw [->] ([yshift=3em]s5.north) -- ([yshift=5.3em]s5.north) -- ([yshift=5.3em]t2.north) node [pos=0.5,fill=green!30,inner sep=2pt] (c2) {\scriptsize{表示$\vectorn{C}_2$}} -- ([yshift=3em]t2.north) ;
+\draw [->] ([yshift=3em]s5.north) -- ([yshift=5.3em]s5.north) -- ([yshift=5.3em]t2.north) node [pos=0.5,fill=green!30,inner sep=2pt] (c2) {\scriptsize{表示$\mathbi{C}_2$}} -- ([yshift=3em]t2.north) ;
-\draw [->] ([yshift=3.5em]s3.north) -- ([yshift=6.6em]s3.north) -- ([yshift=6.6em]t4.north) node [pos=0.5,fill=green!30,inner sep=2pt] (c3) {\scriptsize{表示$\vectorn{C}_i$}} -- ([yshift=3.5em]t4.north) ;
+\draw [->] ([yshift=3.5em]s3.north) -- ([yshift=6.6em]s3.north) -- ([yshift=6.6em]t4.north) node [pos=0.5,fill=green!30,inner sep=2pt] (c3) {\scriptsize{表示$\mathbi{C}_i$}} -- ([yshift=3.5em]t4.north) ;
 \node [anchor=north] (smore) at ([yshift=3.5em]s3.north) {...};
 \node [anchor=north] (tmore) at ([yshift=3.5em]t4.north) {...};

--- a/Chapter10/chapter10.tex
+++ b/Chapter10/chapter10.tex
@@ -925,14 +925,14 @@ a (\mathbi{s},\mathbi{h}) =  \left\{ \begin{array}{ll}
 %----------------------------------------------------------------------------------------
 \subsection{训练}
-\parinterval 在基于梯度的方法中，模型参数可以通过损失函数$L$对于参数的梯度进行不断更新。对于第$\textrm{step}$步参数更新，首先进行神经网络的前向计算，之后进行反向计算，并得到所有参数的梯度信息，再使用下面的规则进行参数更新：
+\parinterval 在基于梯度的方法中，模型参数可以通过损失函数$L$对参数的梯度进行不断更新。对于第$\textrm{step}$步参数更新，首先进行神经网络的前向计算，之后进行反向计算，并得到所有参数的梯度信息，再使用下面的规则进行参数更新：
 \begin{eqnarray}
 \mathbi{w}_{\textrm{step}+1} = \mathbi{w}_{\textrm{step}} - \alpha \cdot \frac{ \partial L(\mathbi{w}_{\textrm{step}})} {\partial \mathbi{w}_{\textrm{step}} }
 \label{eq:10-30}
 \end{eqnarray}
-\noindent 其中，$\mathbi{w}_{\textrm{step}}$表示更新前的模型参数，$\mathbi{w}_{\textrm{step}+1}$表示更新后的模型参数，$L(\mathbi{w}_{\textrm{step}})$表示模型相对于$\mathbi{w}_{\textrm{step}}$ 的损失，$\frac{\partial L(\mathbi{w}_{\textrm{step}})} {\partial \mathbi{w}_{\textrm{step}} }$表示损失函数的梯度，$\alpha$是更新的步进值。也就是说，给定一定量的训练数据，不断执行公式\eqref{eq:10-30}的过程。反复使用训练数据，直至模型参数达到收敛或者损失函数不再变化。通常，把公式的一次执行称为“一步”更新/训练，把访问完所有样本的训练称为“一轮”训练。
+\noindent 其中，$\mathbi{w}_{\textrm{step}}$表示更新前的模型参数，$\mathbi{w}_{\textrm{step}+1}$表示更新后的模型参数，$L(\mathbi{w}_{\textrm{step}})$表示模型相对于$\mathbi{w}_{\textrm{step}}$ 的损失，$\frac{\partial L(\mathbi{w}_{\textrm{step}})} {\partial \mathbi{w}_{\textrm{step}} }$表示损失函数的梯度，$\alpha$是更新的步长。也就是说，给定一定量的训练数据，不断执行公式\eqref{eq:10-30}的过程。反复使用训练数据，直至模型参数达到收敛或者损失函数不再变化。通常，把公式的一次执行称为“一步”更新/训练，把访问完所有样本的训练称为“一轮”训练。
 \parinterval 将公式\eqref{eq:10-30}应用于神经机器翻译有几个基本问题需要考虑：1）损失函数的选择；2）参数初始化的策略，也就是如何设置$\mathbi{w}_0$；3）优化策略和学习率调整策略；4）训练加速。下面对这些问题进行讨论。
@@ -1190,7 +1190,7 @@ L(\mathbi{Y},\widehat{\mathbi{Y}}) = \sum_{j=1}^n L_{\textrm{ce}}(\mathbi{y}_j,\
 \subsubsection{2. 束搜索}
 \vspace{0.5em}
-\parinterval 束搜索是一种启发式图搜索算法。相比于全搜索，它可以减少搜索所占用的空间和时间，在每一步扩展的时候，剪掉一些质量比较差的结点，保留下一些质量较高的结点。具体到机器翻译任务，对于每一个目标语言位置，束搜索选择了概率最大的前$K$个单词进行扩展（其中$k$叫做束宽度，或简称为束宽）。如图\ref{fig:10-34}所示，假设\{$y_1, y_2,..., y_n$\}表示生成的目标语言序列，且$k=3$，则束搜索的具体过程为：在预测第一个位置时，可以通过模型得到$y_1$的概率分布，选取概率最大的前3个单词作为候选结果（假设分别为“have”, “has”, “it”）。在预测第二个位置的单词时，模型针对已经得到的三个候选结果（“have”, “has”, “it”）计算第二个单词的概率分布。因为$y_2$对应$|V|$种可能，总共可以得到$3 \times |V|$种结果。然后从中选取使序列概率$\funp{P}(y_2,y_1| \seq{{x}})$最大的前三个$y_2$作为新的输出结果，这样便得到了前两个位置的top-3译文。在预测其他位置时也是如此，不断重复此过程直到推断结束。可以看到，束搜索的搜索空间大小与束宽度有关，也就是：束宽度越大，搜索空间越大，更有可能搜索到质量更高的译文，但同时搜索会更慢。束宽度等于3，意味着每次只考虑三个最有可能的结果，贪婪搜索实际上便是束宽度为1的情况。在神经机器翻译系统实现中，一般束宽度设置在4～8之间。
+\parinterval 束搜索是一种启发式图搜索算法。相比于全搜索，它可以减少搜索所占用的空间和时间，在每一步扩展的时候，剪掉一些质量比较差的结点，保留下一些质量较高的结点。具体到机器翻译任务，对于每一个目标语言位置，束搜索选择了概率最大的前$k$个单词进行扩展（其中$k$叫做束宽度，或简称为束宽）。如图\ref{fig:10-34}所示，假设\{$y_1, y_2,..., y_n$\}表示生成的目标语言序列，且$k=3$，则束搜索的具体过程为：在预测第一个位置时，可以通过模型得到$y_1$的概率分布，选取概率最大的前3个单词作为候选结果（假设分别为“have”, “has”, “it”）。在预测第二个位置的单词时，模型针对已经得到的三个候选结果（“have”, “has”, “it”）计算第二个单词的概率分布。因为$y_2$对应$|V|$种可能，总共可以得到$3 \times |V|$种结果。然后从中选取使序列概率$\funp{P}(y_2,y_1| \seq{{x}})$最大的前三个$y_2$作为新的输出结果，这样便得到了前两个位置的top-3译文。在预测其他位置时也是如此，不断重复此过程直到推断结束。可以看到，束搜索的搜索空间大小与束宽度有关，也就是：束宽度越大，搜索空间越大，更有可能搜索到质量更高的译文，但同时搜索会更慢。束宽度等于3，意味着每次只考虑三个最有可能的结果，贪婪搜索实际上便是束宽度为1的情况。在神经机器翻译系统实现中，一般束宽度设置在4～8之间。
 %----------------------------------------------
 \begin{figure}[htp]
@@ -1245,7 +1245,7 @@ L(\mathbi{Y},\widehat{\mathbi{Y}}) = \sum_{j=1}^n L_{\textrm{ce}}(\mathbi{y}_j,\
 %    NEW SECTION
 %----------------------------------------------------------------------------------------
 \sectionnewpage
-\section{小节及拓展阅读}
+\section{小结及拓展阅读}
 \parinterval 神经机器翻译是近几年的热门方向。无论是前沿性的技术探索，还是面向应用落地的系统研发，神经机器翻译已经成为当下最好的选择之一。研究人员对神经机器翻译的热情使得这个领域得到了快速的发展。本章作为神经机器翻译的入门章节，对神经机器翻译的建模思想和基础框架进行了描述。同时，对常用的神经机器翻译架构\ \dash \ 循环神经网络进行了讨论与分析。

--- a/Chapter11/Figures/figure-single-glu.tex
+++ b/Chapter11/Figures/figure-single-glu.tex
@@ -64,8 +64,8 @@ $\otimes$： & 按位乘运算 \\
 	\draw[-latex,thick] (c2.east) -- ([xshift=0.4cm]c2.east); 
 	\node[inner sep=0pt, font=\tiny] at (0.75cm, -0.4cm) {$\mathbi{x}$};
-	\node[inner sep=0pt, font=\tiny] at ([yshift=-0.8cm]a.south) {$\mathbi{B}=\mathbi{x} * \mathbi{V} + \mathbi{b}_{\mathbi{W}}$};
+	\node[inner sep=0pt, font=\tiny] at ([yshift=-0.8cm]a.south) {$\mathbi{A}=\mathbi{x} * \mathbi{W} + \mathbi{b}_{\mathbi{W}}$};
-	\node[inner sep=0pt, font=\tiny] at ([yshift=-0.8cm]b.south) {$\mathbi{A}=\mathbi{x} * \mathbi{W} + \mathbi{b}_{\mathbi{V}}$};
+	\node[inner sep=0pt, font=\tiny] at ([yshift=-0.8cm]b.south) {$\mathbi{B}=\mathbi{x} * \mathbi{V} + \mathbi{b}_{\mathbi{V}}$};
 	\node[inner sep=0pt, font=\tiny] at (8.2cm, -0.4cm) {$\mathbi{y}=\mathbi{A} \otimes \sigma(\mathbi{B})$};
 \end{tikzpicture}
\ No newline at end of file
--- a/Chapter11/chapter11.tex
+++ b/Chapter11/chapter11.tex
@@ -579,7 +579,7 @@
 %    NEW SUB-SECTION
 %----------------------------------------------------------------------------------------
-\section{小节及拓展阅读}
+\section{小结及拓展阅读}
 \parinterval 卷积是一种高效的神经网络结构，在图像、语音处理等领域取得了令人瞩目的成绩。本章介绍了卷积的概念及其特性，并对池化、填充等操作进行了讨论。本章介绍了具有高并行计算能力的机器翻译范式，即基于卷积神经网络的编码器-解码器框架。其在机器翻译任务上表现出色，并大幅度缩短了模型的训练周期。除了基础部分，本章还针对卷积计算进行了延伸，内容涉及逐通道卷积、逐点卷积、轻量卷积和动态卷积等。除了上述提及的内容，卷积神经网络及其变种在文本分类、命名实体识别、关系分类、事件抽取等其他自然语言处理任务上也有许多应用\upcite{Kim2014ConvolutionalNN,2011Natural,DBLP:conf/cncl/ZhouZXQBX17,DBLP:conf/acl/ChenXLZ015,DBLP:conf/coling/ZengLLZZ14}。

--- a/Chapter12/Figures/figure-different-regularization-methods.tex
+++ b/Chapter12/Figures/figure-different-regularization-methods.tex
@@ -7,15 +7,15 @@
 \tikzstyle{standard} = [rounded corners=3pt]
 \node [lnode,anchor=west] (l1) at (0,0) {\scriptsize{子层}};
-\node [lnode,anchor=west] (l2) at ([xshift=3em]l1.east) {\scriptsize{层正则化}};
+\node [lnode,anchor=west] (l2) at ([xshift=3em]l1.east) {\scriptsize{层标准化}};
-\node [lnode,anchor=west] (l3) at ([xshift=4em]l2.east) {\scriptsize{层正则化}};
+\node [lnode,anchor=west] (l3) at ([xshift=4em]l2.east) {\scriptsize{层标准化}};
 \node [lnode,anchor=west] (l4) at ([xshift=1.5em]l3.east) {\scriptsize{子层}};
 \node [anchor=west] (plus1) at ([xshift=0.9em]l1.east) {\scriptsize{$\mathbf{\oplus}$}};
 \node [anchor=west] (plus2) at ([xshift=0.9em]l4.east) {\scriptsize{$\mathbf{\oplus}$}};
-\node [anchor=north] (label1) at ([xshift=3em,yshift=-0.5em]l1.south) {\scriptsize{(a)后正则化}};
+\node [anchor=north] (label1) at ([xshift=3em,yshift=-0.5em]l1.south) {\scriptsize{(a)后标准化}};
-\node [anchor=north] (label2) at ([xshift=3em,yshift=-0.5em]l3.south) {\scriptsize{(b)前正则化}};
+\node [anchor=north] (label2) at ([xshift=3em,yshift=-0.5em]l3.south) {\scriptsize{(b)前标准化}};
 \draw [->,thick] ([xshift=-1.5em]l1.west) -- ([xshift=-0.1em]l1.west);
 \draw [->,thick] ([xshift=0.1em]l1.east) -- ([xshift=0.2em]plus1.west);

--- a/Chapter12/chapter12.tex
+++ b/Chapter12/chapter12.tex
@@ -163,13 +163,13 @@
 \vspace{0.5em}
 \item {\small\sffamily\bfseries{残差连接}}（标记为“Add”）：对于自注意力子层和前馈神经网络子层，都有一个从输入直接到输出的额外连接，也就是一个跨子层的直连。残差连接可以使深层网络的信息传递更为有效；
 \vspace{0.5em}
-\item {\small\sffamily\bfseries{层正则化}}\index{层正则化}（Layer Normalization）：自注意力子层和前馈神经网络子层进行最终输出之前，会对输出的向量进行层正则化，规范结果向量取值范围，这样易于后面进一步的处理。
+\item {\small\sffamily\bfseries{层标准化}}\index{层标准化}（Layer Normalization）：自注意力子层和前馈神经网络子层进行最终输出之前，会对输出的向量进行层标准化，规范结果向量取值范围，这样易于后面进一步的处理。
 \vspace{0.5em}
 \end{itemize}
 \parinterval 以上操作就构成了Transformer的一层，各个模块执行的顺序可以简单描述为：Self-Attention $\to$ Residual Connection $\to$ Layer Normalization $\to$ Feed Forward Network $\to$ Residual Connection $\to$ Layer Normalization。编码器可以包含多个这样的层，比如，可以构建一个六层编码器，每层都执行上面的操作。最上层的结果作为整个编码的结果，会被传入解码器。
-\parinterval 解码器的结构与编码器十分类似。它也是由若干层组成，每一层包含编码器中的所有结构，即：自注意力子层、前馈神经网络子层、残差连接和层正则化模块。此外，为了捕捉源语言的信息，解码器又引入了一个额外的{\small\sffamily\bfseries{编码-解码注意力子层}}\index{编码-解码注意力子层}（Encoder-Decoder Attention Sub-layer）\index{Encoder-Decoder Attention Sub-layer}。这个新的子层，可以帮助模型使用源语言句子的表示信息生成目标语不同位置的表示。编码-解码注意力子层仍然基于自注意力机制，因此它和自注意力子层的结构是相同的，只是$\mathrm{query}$、$\mathrm{key}$、$\mathrm{value}$的定义不同。比如，在解码端，自注意力子层的$\mathrm{query}$、$\mathrm{key}$、$\mathrm{value}$是相同的，它们都等于解码端每个位置的表示。而在编码-解码注意力子层中，$\mathrm{query}$是解码端每个位置的表示，此时$\mathrm{key}$和$\mathrm{value}$是相同的，等于编码端每个位置的表示。图\ref{fig:12-40}给出了这两种不同注意力子层输入的区别。
+\parinterval 解码器的结构与编码器十分类似。它也是由若干层组成，每一层包含编码器中的所有结构，即：自注意力子层、前馈神经网络子层、残差连接和层标准化模块。此外，为了捕捉源语言的信息，解码器又引入了一个额外的{\small\sffamily\bfseries{编码-解码注意力子层}}\index{编码-解码注意力子层}（Encoder-Decoder Attention Sub-layer）\index{Encoder-Decoder Attention Sub-layer}。这个新的子层，可以帮助模型使用源语言句子的表示信息生成目标语不同位置的表示。编码-解码注意力子层仍然基于自注意力机制，因此它和自注意力子层的结构是相同的，只是$\mathrm{query}$、$\mathrm{key}$、$\mathrm{value}$的定义不同。比如，在解码端，自注意力子层的$\mathrm{query}$、$\mathrm{key}$、$\mathrm{value}$是相同的，它们都等于解码端每个位置的表示。而在编码-解码注意力子层中，$\mathrm{query}$是解码端每个位置的表示，此时$\mathrm{key}$和$\mathrm{value}$是相同的，等于编码端每个位置的表示。图\ref{fig:12-40}给出了这两种不同注意力子层输入的区别。
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 \begin{figure}[htp]
@@ -184,7 +184,7 @@
 \parinterval 在进行更详细的介绍前，先利用图\ref{fig:12-39}简单了解一下Transformer模型是如何进行翻译的。首先，Transformer将源语言句子“我/很/好”的词嵌入融合位置编码后作为输入。然后，编码器对输入的源语句子进行逐层抽象，得到包含丰富的上下文信息的源语表示并传递给解码器。解码器的每一层，使用自注意力子层对输入解码端的表示进行加工，之后再使用编码-解码注意力子层融合源语句子的表示信息。就这样逐词生成目标语译文单词序列。解码器每个位置的输入是当前单词（比如，“I”），而这个位置的输出是下一个单词（比如，“am”），这个设计和标准的神经语言模型是完全一样的。
-\parinterval 当然，这里可能还有很多疑惑，比如，什么是位置编码？Transformer的自注意力机制具体是怎么进行计算的，其结构是怎样的？层正则化又是什么？等等。下面就一一展开介绍。
+\parinterval 当然，这里可能还有很多疑惑，比如，什么是位置编码？Transformer的自注意力机制具体是怎么进行计算的，其结构是怎样的？层标准化又是什么？等等。下面就一一展开介绍。
 %----------------------------------------------------------------------------------------
 %    NEW SECTION
@@ -381,7 +381,7 @@
 %    NEW SECTION
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-\section{残差网络和层正则化}
+\section{残差网络和层标准化}
 \parinterval Transformer编码器、解码器分别由多层网络组成（通常为6层），每层网络又包含多个子层（自注意力网络、前馈神经网络）。因此Transformer实际上是一个很深的网络结构。再加上点乘注意力机制中包含很多线性和非线性变换；且注意力函数Attention($\cdot$)的计算也涉及多层网络，整个网络的信息传递非常复杂。从反向传播的角度来看，每次回传的梯度都会经过若干步骤，容易产生梯度爆炸或者消失。解决这个问题的一种办法就是使用残差连接\upcite{DBLP:journals/corr/HeZRS15}，此部分内容已经在{\chapternine}进行了介绍，这里不再赘述。
@@ -408,7 +408,7 @@
 \begin{figure}[htp]
 \centering
 \input{./Chapter12/Figures/figure-position-of-difference-and-layer-regularization-in-the-model}
-\caption{残差和层正则化在模型中的位置}
+\caption{残差和层标准化在模型中的位置}
 \label{fig:12-50}
 \end{figure}
 %----------------------------------------------
@@ -420,7 +420,7 @@
 \label{eq:12-50}
 \end{eqnarray}
-\noindent 其中$\mathbi{x}^l$表示第$l$层网络的输入向量，$F (\mathbi{x}^l)$是子层运算，这样会导致不同层（或子层）的结果之间的差异性很大，造成训练过程不稳定、训练时间较长。为了避免这种情况，在每层中加入了层正则化操作\upcite{Ba2016LayerN}。图\ref{fig:12-50} 中的红色方框展示了Transformer中残差和层正则化的位置。层正则化的计算公式如下：
+\noindent 其中$\mathbi{x}^l$表示第$l$层网络的输入向量，$F (\mathbi{x}^l)$是子层运算，这样会导致不同层（或子层）的结果之间的差异性很大，造成训练过程不稳定、训练时间较长。为了避免这种情况，在每层中加入了层标准化操作\upcite{Ba2016LayerN}。图\ref{fig:12-50} 中的红色方框展示了Transformer中残差和层标准化的位置。层标准化的计算公式如下：
 \begin{eqnarray}
 \textrm{LN}(\mathbi{x}) = g \cdot \frac{\mathbi{x}- \mu} {\sigma} + b
 \label{eq:12-51}
@@ -428,13 +428,13 @@
 \noindent 该公式使用均值$\mu$和方差$\sigma$对样本进行平移缩放，将数据规范化为均值为0，方差为1的标准分布。$g$和$b$是可学习的参数。
-\parinterval 在Transformer中经常使用的层正则化操作有两种结构，分别是{\small\bfnew{后正则化}}\index{后正则化}（Post-norm）\index{Post-norm}和{\small\bfnew{前正则化}}\index{前正则化}（Pre-norm）\index{Pre-norm}，结构如图\ref{fig:12-51}所示。后正则化中先进行残差连接再进行层正则化，而前正则化则是在子层输入之前进行层正则化操作。在很多实践中已经发现，前正则化的方式更有利于信息传递，因此适合训练深层的Transformer模型\upcite{WangLearning}。
+\parinterval 在Transformer中经常使用的层标准化操作有两种结构，分别是{\small\bfnew{后标准化}}\index{后标准化}（Post-norm）\index{Post-norm}和{\small\bfnew{前标准化}}\index{前标准化}（Pre-norm）\index{Pre-norm}，结构如图\ref{fig:12-51}所示。后标准化中先进行残差连接再进行层标准化，而前标准化则是在子层输入之前进行层标准化操作。在很多实践中已经发现，前标准化的方式更有利于信息传递，因此适合训练深层的Transformer模型\upcite{WangLearning}。
 %----------------------------------------------
 \begin{figure}[htp]
 \centering
 \input{./Chapter12/Figures/figure-different-regularization-methods}
-\caption{不同正则化方式 }
+\caption{不同标准化方式 }
 \label{fig:12-51}
 \end{figure}
 %----------------------------------------------
@@ -535,7 +535,7 @@ lrate = d_{\textrm{model}}^{-0.5} \cdot \textrm{min} (\textrm{step}^{-0.5} , \te
 \vspace{0.5em}
 \item  Transformer Big：为了提升网络的容量，使用更宽的网络。在Base的基础上增大隐层维度至1024，前馈神经网络的维度变为4096，多头注意力机制为16头，Dropout设为0.3。
 \vspace{0.5em}
-\item Transformer Deep：加深编码器网络层数可以进一步提升网络的性能，它的参数设置与Transformer Base基本一致，但是层数增加到48层，同时使用Pre-Norm作为层正则化的结构。
+\item Transformer Deep：加深编码器网络层数可以进一步提升网络的性能，它的参数设置与Transformer Base基本一致，但是层数增加到48层，同时使用Pre-Norm作为层标准化的结构。
 \vspace{0.5em}
 \end{itemize}

--- a/ChapterAppend/chapterappend.tex
+++ b/ChapterAppend/chapterappend.tex
--- a/bibliography.bib
+++ b/bibliography.bib