بتعطيني النص التالي، قولي لي الطريقة الأكثر شعبية لتدريب البيرسبترونات متعددة الطبقات اليوم وشرحي كيف بتعمل
Context:اليوم، الطريقة الأكثر شعبية لتدريب البيرسبترونات متعددة الطبقات (MLPs) هي التكاثر الخلفي. أطلق مصطلح "خطأ الانتشار الخلفي" في سنة 1962 من قبل فرانك روزنبلات، بس ما كانش عارف كيف يطبق هذا، رغم أن هنري جيه كيلي كان ليه مقدمة متواصلة للنشر الخلفي في سنة 1960 في سياق نظرية التحكم. الانتشار الخلفي الحديث هو في الحقيقة طريقة سيبو لينينما العكسية العامة للتمايز التلقائي (1970) للشبكات المتصلة المنفصلة للوظائف القابلة للتمايز المتداخلة. هو تطبيق فعال لقاعدة السلسلة (اللي اشتراها غوتفريد فيلهلم ليبنيز في سنة ١٦٧٣) لشبكات العقد المتباينة. في سنة 1982، تطبق بول ويربوس التكاثر العكسي على MLPs بالطريقة اللي بقت قياسية. في سنة 1985، نشر ديفيد إي. روميلهارت وآخرون تحليل تجريبي للتقنية. اتعملت تحسينات كتير في العقود اللي بعد كده.  وقت التنشر العكسي، بيتم مقارنة القيم الخارجة بالجواب الصحيح عشان نحسب قيمة دالة الخطأ المحددة مسبقاً. بعدين بيتم إعادة الخطأ من خلال الشبكة. باستخدام المعلومات دي، بتعدل الخوارزمية أوزان كل اتصال عشان تقلل من قيمة دالة الخطأ بمقدار صغير. بعد تكرار العملية دي لعدد كبير كفاية من دورات التدريب، عادةً بيتقارب الشبكة لبعض الحالات بحيث يكون خطأ الحسابات صغير. في الحالة دي، واحد ممكن يقول إن الشبكة تعلمت وظيفة هدف معينة. عشان تعديل الأوزان بشكل صحيح، بيعمل الواحد طريقة عامة للتحسين غير الخطي بتتسمى نزول التدرج، بسبب أوغستين لويس كوشي، اللي اقترحها لأول مرة في سنة ١٨٤٧. عشان كده، الشبكة بتحسب مشتقة دالة الخطأ بالنسبة لأوزان الشبكة، وتغير الأوزان بحيث ينخفض الخطأ (وبالتالي نزل على سطح دالة الخطأ). لسبب ده، ممكن تطبيق التكاثر العكسي بس على الشبكات اللي فيها وظائف تنشيط مختلفة.
اليوم، الطريقة الأكثر شعبية لتدريب البيرسبترونات متعددة الطبقات (MLPs) هي التكاثر الخلفي. وقت التنشر العكسي، بيتم مقارنة القيم الخارجة بالجواب الصحيح عشان نحسب قيمة دالة الخطأ المحددة مسبقاً. بعدين بيتم إعادة الخطأ من خلال الشبكة. باستخدام المعلومات دي، بتعدل الخوارزمية أوزان كل اتصال عشان تقلل من قيمة دالة الخطأ بمقدار صغير. بعد تكرار العملية دي لعدد كبير كفاية من دورات التدريب، عادةً بيتقارب الشبكة لحالة يكون فيها خطأ الحسابات صغير. في الحالة دي، ممكن نقول إن الشبكة تعلمت وظيفة هدف معينة