反向传播是深度学习中一个极其重要且复杂的概念。在神经网络中，通过反向传播算法来更新网络中的参数，以使得网络的输出尽可能接近真实标签。但是，很多人对反向传播算法感到困惑，因为它涉及到多变量链式法则的运用。
多变量链式法则是微积分中的一个重要概念，用来计算复杂函数的导数。而在神经网络中，反向传播算法实际上就是利用多变量链式法则来计算网络中每个参数对损失函数的梯度，从而进行参数更新。
如果你对反向传播算法感到困惑，或者想更深入地了解这个概念，那么这篇文章就是为你准备的。我们将通过可视化的方式，一步步地解释多变量链式法则在反向传播算法中的运用，让你轻松地理解这个复杂且重要的概念。
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