提交 fe6f9018 编写于 作者: Y Yu Yang

Fix math bug in machine_trans

上级 33ca2876
此差异已折叠。
...@@ -140,7 +140,7 @@ GRU\[[2](#参考文献)\]是Cho等人在LSTM上提出的简化版本,也是RNN ...@@ -140,7 +140,7 @@ GRU\[[2](#参考文献)\]是Cho等人在LSTM上提出的简化版本,也是RNN
2. 将$z_{i+1}$通过`softmax`归一化,得到目标语言序列的第$i+1$个单词的概率分布$p_{i+1}$。概率分布公式如下: 2. 将$z_{i+1}$通过`softmax`归一化,得到目标语言序列的第$i+1$个单词的概率分布$p_{i+1}$。概率分布公式如下:
$$p\left ( u_{i+1}|u_{<i+1},\mathbf{x} \right )=softmax(W_sz_{i+1}+b_z)$$ $$p\left ( u_{i+1}|u_{&lt;i+1},\mathbf{x} \right )=softmax(W_sz_{i+1}+b_z)$$
其中$W_sz_{i+1}+b_z$是对每个可能的输出单词进行打分,再用softmax归一化就可以得到第$i+1$个词的概率$p_{i+1}$。 其中$W_sz_{i+1}+b_z$是对每个可能的输出单词进行打分,再用softmax归一化就可以得到第$i+1$个词的概率$p_{i+1}$。
......
Markdown is supported
0% .
You are about to add 0 people to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
想要评论请 注册