链式法则为计算复合函数的导数提供了理论基础，自动微分提供了高效计算导数的技术手段，反向传播利用了这两者来计算神经网络中每个参数的梯度，而梯度下降则使用这些梯度值来优化模型参数。
在更新梯度后，还需要正向传播计算损失函数，然后再反向传播重新计算梯度，不断重复，从而达到模型训练和优化的目的。
它们和梯度的关系：
- “反向传播”是计算梯度的过程。
- “自动微分”是计算梯度的一个技术，介于数值微分和符号微分之间。
- “链式法则”是“自动微分”计算梯度的一个重要理论基础。
- “梯度下降”是更新梯度的方法。
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