这些应用之所以有效，正是因为复合函数的多层嵌套使得 AI 能够学习从低级特征到高级语义的映射。

    结论

    ? 神经网络的本质是复合函数，每一层都将前一层的输出作为输入，最终计算出预测结果。

    ? 反向传播依赖于链式法则，用来计算复合函数的梯度，使得模型可以优化。

    ? 复合函数增强了 AI 的学习能力，使神经网络能够逐层提取复杂特征，处理各种高难度任务。

    复合函数的概念，是 AI 发展的基石！