DeepLearning4j中的自动微分和反向传播机制是神经网络训练中的两个重要概念。自动微分是指根据输入和参数计算神经网络的损失函数关于参数的梯度，而反向传播机制则是利用这些梯度来更新神经网络的参数，从而最小化损失函数。
在DeepLearning4j中，自动微分是通过计算图的方式实现的。计算图是一种用来表示计算过程的数据结构，其中节点代表操作（如加法、乘法等），边代表输入和输出之间的关系。当我们将输入数据通过神经网络前向传播时，计算图会记录每个节点的计算结果，并在反向传播时利用链式法则来计算梯度。
在反向传播过程中，梯度会从损失函数开始向后传播，逐层更新每个参数的值。通过不断迭代前向传播和反向传播过程，神经网络会逐渐学习到输入数据的模式，并调整参数以最小化损失函数。
总的来说，DeepLearning4j中的自动微分和反向传播机制帮助神经网络自动学习输入数据的特征，并优化参数以提高模型的性能。这两个概念是深度学习训练的关键步骤，也是DeepLearning4j中实现高效训练的核心技术之一。
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