我們今天來思考乙個深度學習裡很重要的部分—反向傳播（back propagation）。
如圖是乙個很複雜的神經網路模型，而如果我們要計算（?????）/（??）的結果時，就會變得很複雜，而這時就需要反向傳播，其實它的核心核心就是鏈式法則。
我們以下圖的模型為例：
首先我們先進行前向傳播：
下圖為線性模型的計算圖：
對於下面這一行**：如果需要自動分級機制，則必須將tensor的元素變數require_grad設定為true。
0.01可以被成為學習率，是乙個人為設定的超引數：
以下是我們的實驗結果：
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