diff --git a/Auto-Encoder/RBM-DB-Network.md b/Auto-Encoder/RBM-DB-Network.md
index 5253b29..0bb609b 100644
--- a/Auto-Encoder/RBM-DB-Network.md
+++ b/Auto-Encoder/RBM-DB-Network.md
@@ -25,7 +25,7 @@
 ### 1.1 부호 활성화 함수
 - 부호 함수와 비슷하게 동작한다.
 - 뉴런의 가중 입력이 0 보다 작으면 출력은 -1 이고, 0 보다 크면 출력은 +1이다.
-- 0이면 출력은 바뀌지 않는다. 뉴런이 이젂 출력이 +1이었든 -1이었든 상관 없이 이전상태로 남는다. 
+- 0이면 출력은 바뀌지 않는다. 뉴런의 이전 출력이 +1이었든 -1이었든 상관 없이 이전 상태로 남는다. 
 
 
 ### 1.4 단점 
@@ -148,4 +148,4 @@ RBM도 마찬가지로 log-likelihood의 gradient descent를 수행함으로써
 
 
 ###### [참고자료] 
-- [서울대 강의 자료](https://bi.snu.ac.kr/Courses/ML2016/LectureNote/LectureNote_ch5.pdf): 장병탁교수, 식 유도 과정 설명  
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+- [서울대 강의 자료](https://bi.snu.ac.kr/Courses/ML2016/LectureNote/LectureNote_ch5.pdf): 장병탁교수, 식 유도 과정 설명