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Name	Current message text
^h English (en)	Modern {{Term\|deep learning}} frameworks (PyTorch, TensorFlow, JAX) implement backpropagation by constructing a '''computational graph''' — a directed acyclic graph where each node represents an operation and each edge carries a {{Term\|tensor}}. The forward pass builds the graph; the backward pass traverses it in reverse topological order, applying the chain rule at every node.
^h Spanish (es)	Los frameworks modernos de {{Term\|deep learning\|aprendizaje profundo}} (PyTorch, TensorFlow, JAX) implementan la retropropagación construyendo un '''grafo computacional''': un grafo dirigido acíclico donde cada nodo representa una operación y cada arista transporta un {{Term\|tensor\|tensor}}. El paso hacia adelante construye el grafo; el paso hacia atrás lo recorre en orden topológico inverso, aplicando la regla de la cadena en cada nodo.
^h Chinese (zh)	现代{{Term\|deep learning\|深度学习}}框架(PyTorch、TensorFlow、JAX)通过构建'''计算图'''来实现反向传播——这是一种有向无环图,其中每个节点代表一个操作,每条边传递一个{{Term\|tensor\|张量}}。前向传播构建该图;反向传播按反向拓扑顺序遍历它,并在每个节点应用链式法则。