在CNTK中，反向传播算法采用了计算图的方式来进行工作。具体来说，反向传播算法是通过计算图中节点的梯度来更新模型参数的方法。在训练过程中，首先进行前向传播计算得到预测值，然后通过计算损失函数得到损失值，接着根据损失值反向计算梯度，最后使用梯度来更新模型参数。
反向传播算法通过链式法则将梯度从输出节点传播到输入节点，从而得到每个节点的梯度。这个过程称为反向传播（backpropagation）。在CNTK中，反向传播算法是自动完成的，用户只需要定义模型结构和损失函数，CNTK会自动计算梯度并更新模型参数。
总的来说，CNTK中的反向传播算法通过计算图和链式法则来计算梯度，并通过梯度更新模型参数，实现模型的训练过程。
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