From 9266e7b05dbace64ccb1b9a2f342ca2811ee5635 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: shiyadong123 <48980022+shiyadong123@users.noreply.github.com>
Date: Fri, 26 Jul 2019 09:31:44 +0800
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 ...7\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234(RNN).md" | 4 ++--
 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-)

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index c5601a46..e39a1d2e 100644
--- "a/ch06_\345\276\252\347\216\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234(RNN)/\347\254\254\345\205\255\347\253\240_\345\276\252\347\216\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234(RNN).md"
+++ "b/ch06_\345\276\252\347\216\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234(RNN)/\347\254\254\345\205\255\347\253\240_\345\276\252\347\216\257\347\245\236\347\273\217\347\275\221\347\273\234(RNN).md"
@@ -14,7 +14,7 @@
 
 ### 6.2.1 基本的单层网络结构
 
-​	在进一步了解RNN之前，先给出最基本的单层网络结构，输入是x，经过变换Wx+b和激活函数f得到输出y：
+​	在进一步了解RNN之前，先给出最基本的单层网络结构，输入是`$x$`，经过变换`Wx+b`和激活函数`f`得到输出`y`：
 
 ![](./img/ch6/6.1.jpg)
 
@@ -40,7 +40,7 @@
 
   注：图中的圆圈表示向量，箭头表示对向量做变换。
 
-  RNN中，每个步骤使用的参数$U,W,b$​相同，$h_2$的计算方式和$h_1​$类似，其计算结果如下：
+  RNN中，每个步骤使用的参数`$U,W,b$`​相同，`$h_2$`的计算方式和`$h_1​$`类似，其计算结果如下：
 
   ![](./img/ch6/6.4.jpg)