diff --git a/docs/chapter7/chapter7.md b/docs/chapter7/chapter7.md
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 那可是接下来有人就会问说会不会最后 学习出来的结果是说，反正 machine 就学到 V 永远都是 0，然后反正 A 就等于 Q，那你就没有得到任何 Dueling DQN 可以带给你的好处， 就变成跟原来的 DQN 一模一样。为了避免这个问题，实际上你要给 A 一些约束，让 更新 A 其实比较麻烦，让网络倾向于会想要去用 V 来解问题。
 
-举例来说，你可以看原始的文献，它有不同的约束 。一个最直觉的约束是你必须要让这个 A 的每一列的和都是 0，所以看我这边举的例子，列的和都是 0。如果这边列的和都是 0，这边这个 V 的值，你就可以想成是上面 Q 的每一列的平均值。这个平均值，加上这些值才会变成是 Q 的 值。所以今天假设你发现说你在更新参数的时候，你是要让整个行一起被更新。你就不会想要更新这边，因为你不会想要更新 Ａ 这个矩阵。因为 A 这个矩阵的每一列的和都要是 0，所以你没有办法说，让这边的值，通通都 +1，这件事是做不到的。因为它的约束就是你的和永远都是要 0。所以不可以都 +1，这时候就会强迫网络去更新 V 的值，然后让你可以用比较有效率的方法，去使用你的数据。
+举例来说，你可以看原始的文献，它有不同的约束 。一个最直觉的约束是你必须要让这个 A 的每一列的和都是 0，所以看我这边举的例子，列的和都是 0。如果这边列的和都是 0，这边这个 V 的值，你就可以想成是上面 Q 的每一列的平均值。这个平均值，加上这些值才会变成是 Q 的 值。所以今天假设你发现说你在更新参数的时候，你是要让整个列一起被更新。你就不会想要更新这边，因为你不会想要更新 Ａ 这个矩阵。因为 A 这个矩阵的每一列的和都要是 0，所以你没有办法说，让这边的值，通通都 +1，这件事是做不到的。因为它的约束就是你的和永远都是要 0。所以不可以都 +1，这时候就会强迫网络去更新 V 的值，然后让你可以用比较有效率的方法，去使用你的数据。
 
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