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AI深度学习中的链式规则 - Oriol
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
概率链式法则和微积分链式法则被称为“链式规则”，对机器学习和人工智能的发展至关重要。概率链式法则可以计算出由多个小事件组成的复杂事件的概率，而微积分链式法则可以计算复杂函数的导数，这在深度学习中非常重要，可以用来更新神经网络的权重。
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关键要点
- 概率链式法则和微积分链式法则被称为“链式规则”，对机器学习和人工智能的发展至关重要。
- 概率链法则通过将多个小事件的概率相乘，计算复杂事件的概率。
- 在概率语言建模中，标记是一个单一的文本单位，现代语言模型考虑的词汇量约为10万个标记。
- 使用链式规则，生成序列的可能选择数量大大减少，变得更易于管理。
- 微积分链式法则用于计算复杂函数的导数，特别是在深度学习中。
- 微积分链式法则允许计算神经网络的导数，支持梯度下降更新网络权重。
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