DeepLearning4j中的自動微分和反向傳播機制是神經網絡訓練中的兩個重要概念。自動微分是指根據輸入和參數計算神經網絡的損失函數關于參數的梯度，而反向傳播機制則是利用這些梯度來更新神經網絡的參數，從而最小化損失函數。
在DeepLearning4j中，自動微分是通過計算圖的方式實現的。計算圖是一種用來表示計算過程的數據結構，其中節點代表操作（如加法、乘法等），邊代表輸入和輸出之間的關系。當我們將輸入數據通過神經網絡前向傳播時，計算圖會記錄每個節點的計算結果，并在反向傳播時利用鏈式法則來計算梯度。
在反向傳播過程中，梯度會從損失函數開始向后傳播，逐層更新每個參數的值。通過不斷迭代前向傳播和反向傳播過程，神經網絡會逐漸學習到輸入數據的模式，并調整參數以最小化損失函數。
總的來說，DeepLearning4j中的自動微分和反向傳播機制幫助神經網絡自動學習輸入數據的特征，并優化參數以提高模型的性能。這兩個概念是深度學習訓練的關鍵步驟，也是DeepLearning4j中實現高效訓練的核心技術之一。
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