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在CNTK中，反向傳播算法采用了計算圖的方式來進行工作。具體來說，反向傳播算法是通過計算圖中節點的梯度來更新模型參數的方法。在訓練過程中，首先進行前向傳播計算得到預測值，然后通過計算損失函數得到損失值，接著根據損失值反向計算梯度，最后使用梯度來更新模型參數。
反向傳播算法通過鏈式法則將梯度從輸出節點傳播到輸入節點，從而得到每個節點的梯度。這個過程稱為反向傳播（backpropagation）。在CNTK中，反向傳播算法是自動完成的，用戶只需要定義模型結構和損失函數，CNTK會自動計算梯度并更新模型參數。
總的來說，CNTK中的反向傳播算法通過計算圖和鏈式法則來計算梯度，并通過梯度更新模型參數，實現模型的訓練過程。
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