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98b9699f · xiaotong · e3736b6d · 98b9699f · 98b9699f · 98b9699f
Commit 98b9699f authored Sep 24, 2020 by xiaotong
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@@ -1245,7 +1245,7 @@ L(\vectorn{\emph{Y}},\widehat{\vectorn{\emph{Y}}}) = \sum_{j=1}^n L_{\textrm{ce}
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-\section{小节及深入阅读}
+\section{小节及拓展阅读}

 \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。


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@@ -573,7 +573,7 @@ Transformer Deep（48层） & 30.2            & 43.1            & 194$\times 10^
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 %    NEW SECTION  12.3
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-\section{小结及深入阅读}
+\section{小结及拓展阅读}

 \parinterval 编码器-解码器框架提供了一个非常灵活的机制，因为开发者只需要设计编码器和解码器的结构就能完成机器翻译。但是，架构的设计是深度学习中最具挑战的工
 作，优秀的架构往往需要长时间的探索和大量的实验验证，而且还需要一点点 “灵感”。前面介绍的基于循环神经网络的翻译模型和注意力机制就是研究人员通过长期

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@@ -2301,7 +2301,7 @@ Jobs was the CEO of {\red{\underline{apple}}}.
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-\section{小结及深入阅读}
+\section{小结及拓展阅读}

 \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\textit{Neural Network Methods in Natural Language Processing}\cite{goldberg2017neural}和\textit{Deep Learning}\cite{Goodfellow-et-al-2016}。此外，也有一些研究方向值得关注：