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peterlau0626 · May 6, 2017 · 7adec86 · 7adec86
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diff --git a/Chapter1/introduction.tex b/Chapter1/introduction.tex
@@ -45,7 +45,7 @@ \chapter{前言}
 这是一个笨拙的过程。
 人们设法设计出足够复杂的形式化规则来精确地描述世界。
 例如，Cyc不能理解一个关于名为~\ENNAME{Fred}~的人在早上剃须的故事\citep{MachineChangedWorld}。
-它的推理引擎检测到故事中的不一致性：它知道人没有电气零件，但由于~\ENNAME{Fred}~正拿着一个电动剃须刀，它认为实体
+它的推理引擎检测到故事中的不一致性：它知道人体的构成不包含电气零件，但由于~\ENNAME{Fred}~正拿着一个电动剃须刀，它认为实体
 ``正在剃须的Fred''\,(``FredWhileShaving'')含有电气部件。
 因此它产生了这样的疑问——\ENNAME{Fred}~在刮胡子的时候是否仍然是一个人。
 

diff --git a/Chapter6/deep_feedforward_networks.tex b/Chapter6/deep_feedforward_networks.tex
@@ -1732,7 +1732,7 @@ \subsection{深度学习界以外的微分}
 \end{equation}
 其中我们通过指数化、求和与除法运算构建softmax函数，并构造\gls{cross_entropy}损失函数$J=-\sum_i p_i\log q_i$。
 人类数学家可以观察到$J$对$z_i$的导数有一个非常简单的形式：$q_i-p_i$
-\footnote{译者注：$\frac{\partial J}{\partial z_i} = -\frac{p_i}{q_i}\frac{\partial q_i}{\partial z_i} -\sum_{j \ne i} \frac{p_j}{q_j} \frac{\partial q_j}{\partial z_i}  = -\frac{p_i}{q_i}(q_i - q_i^2) - \sum_{j \ne i} \frac{p_j}{q_j}(-q_jq_i) =p_i(q_i - 1) + (1-p_i)q_i = q_i - p_i.$}。
+%\footnote{译者注：$\frac{\partial J}{\partial z_i} = -\frac{p_i}{q_i}\frac{\partial q_i}{\partial z_i} -\sum_{j \ne i} \frac{p_j}{q_j} \frac{\partial q_j}{\partial z_i}  = -\frac{p_i}{q_i}(q_i - q_i^2) - \sum_{j \ne i} \frac{p_j}{q_j}(-q_jq_i) =p_i(q_i - 1) + (1-p_i)q_i = q_i - p_i.$}。
 反向传播算法不能够以这种方式来简化梯度，而是会通过原始图中的所有对数和指数操作显式地传播梯度。
 一些软件库如Theano~\citep{bergstra+al:2010-scipy-small,Bastien-Theano-2012}能够执行某些种类的代数替换来改进由纯反向传播算法提出的图。
 

diff --git a/README.md b/README.md
@@ -85,6 +85,7 @@
 @bengordai @Bojian @JoyFYan @minoriwww @khty2000 @gump88 @zdx3578 @PassStory @imwebson @wlbksy @roachsinai @Elvinczp 
 @endymecy name:YUE-DaJiong @9578577 @linzhp @cnscottzheng @germany-zhu  @zhangyafeikimi @showgood163 @gump88
 @kangqf @NeutronT @badpoem @kkpoker @Seaball @wheaio @angrymidiao @ZhiweiYang @corenel @zhaoyu611 @SiriusXDJ @dfcv24 EmisXXY FlyingFire vsooda @friskit-china @poerin @ninesunqian @JiaqiYao
+@Sofring, @wenlei, @wizyoung, @imageslr, @@indam, @XuLYC, @zhouqingping 
 
 如有遗漏，请务必通知我们，可以发邮件至`echo c3dvcmQueW9ya0BnbWFpbC5jb20K | base64 -d`。
 这是我们必须要感谢的，所以不要不好意思。

diff --git a/acknowledgments_github.md b/acknowledgments_github.md
@@ -191,6 +191,7 @@
 2017年4月21日
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  - @JiaqiYao ==> Chapter6, 公式`q_i - p_i`的推导，详见[issue](https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese/issues/66)
+ - @zhouqingping  ==> Chapter 7, 有放回采样
 
 
 2017年4月25日
@@ -209,3 +210,4 @@
 2017年5月2日
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  - @demolpc ==> Chapter5, 5.2节翻译调整
+ - @Sofring, @wenlei ==> Chapter 1, “人体”翻译