diff --git a/pages/students/2016/patrik_pavlisin/dp22/README.md b/pages/students/2016/patrik_pavlisin/dp22/README.md
index 5b99a63b..36401188 100644
--- a/pages/students/2016/patrik_pavlisin/dp22/README.md
+++ b/pages/students/2016/patrik_pavlisin/dp22/README.md
@@ -4,7 +4,7 @@
 
 Rekurentné neurónové siete, najmä long short-term pamäť (LSMT, špeciálny druh RNN, vytvorený na riešenie problémov s miznúcim gradientom) a uzavreté rekurentné neurónové siete, boli pevne zavedené ako najmodernejšie prístupy k problémom sekvenčného modelovania a prenosov, ako je jazykové modelovanie a strojový preklad. Početné snahy odvtedy pokračujú v posúvaní hraníc rekurentných jazykových modelov a architektúr encoder-decoder. Sieťové pamäte typu end-to-end sú založené na RNN (Recurrent Neural Network) mechanizme namiesto opakovania zarovnaného podľa sekvencie a ukázalo sa, že fungujú dobre pri úlohách zodpovedajúcich otázky v jednoduchom jazyku a pri modelovaní jazykov. End-to-end učenie je typ Deep Learningu, v ktorom sú všetky parametre trénované spoločne, a nie krok za krokom.
 
-Transformer je modelovú architektúru, ktorá sa vyhýba opakovaniu a namiesto toho sa úplne spolieha na mechanizmus pozornosti na kreslenie globálnych závislostí medzi vstupom a výstupom. Je to prvý transdukčný model, ktorý sa spolieha úplne na vlastnú pozornosť pri výpočte reprezentácii vstupu a výstupu bez použitia RNN (Recurrent Neural Network) alebo CNN (Convolution Neural Network). Používa sa predovšetkým v oblasti NLP (Natural Language Processing) a CV (Computer Vision). Mechanizmy pozornosti sa stali súčasťou presvedčivého modelovania sekvencií  a prenosových modelov v rôznych úlohách, ktoré umožňujú modelovanie závislostí bez ohľadu na ich vzdialenosť vo vstupných alebo výstupných sekvenciách. Takmer vo všetkých prípadoch sa však takéto mechanizmy pozornosti používajú v spojení s rekurentnou sieťou.
+Transformer je modelová architektúra, ktorá sa vyhýba opakovaniu a namiesto toho sa úplne spolieha na mechanizmus pozornosti na kreslenie globálnych závislostí medzi vstupom a výstupom. Je to prvý transdukčný model, ktorý sa spolieha úplne na vlastnú pozornosť pri výpočte reprezentácii vstupu a výstupu bez použitia RNN (Recurrent Neural Network) alebo CNN (Convolution Neural Network). Používa sa predovšetkým v oblasti NLP (Natural Language Processing) a CV (Computer Vision). Mechanizmy pozornosti sa stali súčasťou presvedčivého modelovania sekvencií  a prenosových modelov v rôznych úlohách, ktoré umožňujú modelovanie závislostí bez ohľadu na ich vzdialenosť vo vstupných alebo výstupných sekvenciách. Takmer vo všetkých prípadoch sa však takéto mechanizmy pozornosti používajú v spojení s rekurentnou sieťou.
 
 **Modelová architektúra**
 
@@ -12,7 +12,7 @@ Väčšina konkurenčných prenosových modelov neurónovej sekvencie má štruk
 
 **Pozornosť**
 
-Funkciu pozornosti je možné opísať ako mapovanie dotazu a sady párov kľúčov a hodnôt na výstup, kde dotaz, kľúče, hodnoty a výstup sú všetko vektory Výstup sa vypočíta ako vážený súčet hodnôt, pričom hmotnosť priradená každej hodnote sa vypočíta pomocou funkcie kompatibility dotazu so zodpovedajúcim kľúčom.
+Funkciu pozornosti je možné opísať ako mapovanie dotazu a sady párov kľúčov a hodnôt na výstup, kde dotaz, kľúče, hodnoty a výstup sú všetko vektory. Výstup sa vypočíta ako vážený súčet hodnôt, pričom hmotnosť priradená každej hodnote sa vypočíta pomocou funkcie kompatibility dotazu so zodpovedajúcim kľúčom.