吹毛求疵：
（文档问题）
“现在我们的模型每次听到“Alexa”这个词时都会发出“是”的声音。 由于这里的唤醒词是任意选择的自然语言，因此我们可能需要一个足够丰富的模型族，使模型多元化，。” —这里多了一个逗号。
“这个例子仅仅是机器学习常见应用的冰山一角。 而深度学习是机器学习的一个主要分之” —分支
You are welcome! I will.
英文原文：“While random-access memory was plentiful at the end of the past century, computational power was scarce.”
中文翻译：“在上个世纪末，随机存取存储器（RAM）非常强大，而计算能力却很弱。”
感觉这里翻译有点问题， plentiful 是丰富和充足的意思，而 scarce 是稀缺的意思。这里想说明算力是稀缺资源（成本高）导致了上个世纪神经网络研究停滞不前。强大和弱感觉略微偏离了原意。
我认为比较好的翻译：“在上个世纪末，随机存取存储器（RAM）已经被广泛采用，而算力却依然稀缺。”
欢迎讨论
“任一调整参数的程序后，我们称为 模型 （model）”
这里应该缺少后半句的主语，下面的定义更为明确
任一调整参数后的程序，我们称为 模型 （model）
给大家整了个QQ交流群：623772059
欢迎大家一起来学习呀!
过拟合表现为：在训练集上表现良好，但不能推广到测试集。 是否存在这样一种情况：在训练集上表现不好，但在测试集上却有良好的表现？ 如果有，这种情况是一种偶然吗？
个人感觉，在训练集上表现极差的情况下，应该会改变模型，或者一些参数的设置，使得其在训练集上表现良好。然后才会去应用到测试集上。所以一般训练集上表现不好的，是不会拿去在测试集上用的，因为大概率是浪费时间。（个人感觉，没有实际经验）。
娓娓道来，读文字过程脑海中已经自动脑补出李沐大佬磁性的声音了。哈哈。我大脑里的这个语音生成模型（专门针对李沐语料库拟合的）质量还不错吧
你好。我认为原文的翻译是准确的。作者想表达的意思是在那个年代，神经网络发展的几个关键要素中，数据的快速读能力是富余的，能满足当时的发展要求；而当时的算力不足以支撑神经网络的研究。故“强”与“弱”这样一对反义词是很生动准确的描述。你的翻译中，强调了RAM的普遍性，是有违原意的。
我们正在经历从参数统计描述到完全⾮参数模型的转变。
这里为什么不是从参数模型到完全非参数模型，或者参数统计到非参数统计的转变呢，怎么是混着表述的哇