For the backprop algorithm, we need two sets of gradients - one with respect to the states (each module of the network) and one with respect to the weights (all the parameters in a particular module). So we have two Jacobian matrices associated with each module. We can again use chain rule for backprop.
Pour l’algorithme de rétropropagation, nous avons besoin de deux ensembles de gradients : un par rapport aux états (chaque module du réseau) et un par rapport aux poids (tous les paramètres d’un module particulier). Nous avons donc deux matrices jacobiennes associées à chaque module. Nous pouvons à nouveau utiliser la règle de la chaîne pour la rétropropagation.