typo 和 图片顺序修改。

Author: bokang-ugent

docs/ch02/ch2.1/ch2.1.2/YoutubeDNN.md

@@ -60,7 +60,7 @@ OK， 从宏观的大视角看完了漏斗型的推荐架构，我们就详细
 $$
 P\left(w_{t}=i \mid U, C\right)=\frac{e^{v_{i} u}}{\sum_{j \in V} e^{v_{j} u}}
 $$
-这里的$u$表示用户向量， 这里的$v$表示视频向量， 两者的维度都是$N$， 召回模型的任务，就是通过用户的历史点击和山下文特征， 去学习最终的用户表示向量$u$以及视频$i$的表示向量$v_i$， 不过这俩还有个区别是$v_i$本身就是模型参数， 而$u$是神经网络的输出(函数输出)，是输入与模型参数的计算结果。
+这里的$u$表示用户向量， 这里的$v$表示视频向量， 两者的维度都是$N$， 召回模型的任务，就是通过用户的历史点击和上下文特征， 去学习最终的用户表示向量$u$以及视频$i$的表示向量$v_i$， 不过这俩还有个区别是$v_i$本身就是模型参数， 而$u$是神经网络的输出(函数输出)，是输入与模型参数的计算结果。
 >解释下这个公式， 为啥要写成这个样子，其实是word2vec那边借鉴过来的，$e^{ (v_{i} u)}$表示的是当前用户向量$u$与当前视频$v_i$的相似程度，$e$只是放大这个相似程度而已， 不用管。  为啥这个就能表示相似程度呢？ 因为两个向量的点积运算的含义就是可以衡量两个向量的相似程度， 两个向量越相似， 点积就会越大。  所以这个应该解释明白了。 再看分母$\sum_{j \in V} e^{v_{j} u}$, 这个显然是用户向量$u$与所有视频$v$的一个相似程度求和。  那么两者一除， 依然是代表了用户$u$与输出的视频$v_i$的相似程度，只不过归一化到了0-1之间， 毕竟我们知道概率是0-1之间的， 这就是为啥这个概率是右边形式的原因。 因为右边公式表示了用户$u$与输出的视频$v_i$的相似程度， 并且这个相似程度已经归一化到了0-1之间， 我们给定$u$希望输出$v_i$的概率越大，因为这样，当前的视频$v_i$和当前用户$u$更加相关，正好对应着点击行为不是吗？
 
 那么，这个召回模型到底长啥样子呢？

docs/ch03/ch3.2/3.2.4.2.md

@@ -10,7 +10,7 @@
 $$
 P\left(w_{t}=i \mid U, C\right)=\frac{e^{v_{i} u}}{\sum_{j \in V} e^{v_{j} u}}
 $$
-这里的$u$表示用户向量， 这里的$v$表示视频向量， 两者的维度都是$N$， 召回模型的任务，就是通过用户的历史点击和山下文特征， 去学习最终的用户表示向量$u$以及视频$i$的表示向量$v_i$， 不过这俩还有个区别是$v_i$本身就是模型参数， 而$u$是神经网络的输出(函数输出)，是输入与模型参数的计算结果。
+这里的$u$表示用户向量， 这里的$v$表示视频向量， 两者的维度都是$N$， 召回模型的任务，就是通过用户的历史点击和上下文特征， 去学习最终的用户表示向量$u$以及视频$i$的表示向量$v_i$， 不过这俩还有个区别是$v_i$本身就是模型参数， 而$u$是神经网络的输出(函数输出)，是输入与模型参数的计算结果。
 
 YouTube召回模型的结构如下：
 

docs/imgs/ch02/ch2.1/ch2.1.2/word2vec/6.jpeg

@@ -10,7 +10,7 @@
 $$
 P\left(w_{t}=i \mid U, C\right)=\frac{e^{v_{i} u}}{\sum_{j \in V} e^{v_{j} u}}
 $$
-这里的$u$表示用户向量， 这里的$v$表示视频向量， 两者的维度都是$N$， 召回模型的任务，就是通过用户的历史点击和山下文特征， 去学习最终的用户表示向量$u$以及视频$i$的表示向量$v_i$， 不过这俩还有个区别是$v_i$本身就是模型参数， 而$u$是神经网络的输出(函数输出)，是输入与模型参数的计算结果。
+这里的$u$表示用户向量， 这里的$v$表示视频向量， 两者的维度都是$N$， 召回模型的任务，就是通过用户的历史点击和上下文特征， 去学习最终的用户表示向量$u$以及视频$i$的表示向量$v_i$， 不过这俩还有个区别是$v_i$本身就是模型参数， 而$u$是神经网络的输出(函数输出)，是输入与模型参数的计算结果。
 
 YouTube召回模型的结构如下：