في النص التالي، قل لي الطريقة الأكثر شعبية لتدريب البيرسبترونات متعددة الطبقات اليوم وشرح كيف تعمل
Context:اليوم، الطريقة الأكثر شعبية لتدريب الملاحظات متعددة الطبقات (MLPs) هي التكاثر الخلفي. مصطلح "خطأ الانتشار الخلفي" تم تقديمه في عام 1962 من قبل فرانك روزنبلات، لكنه لم يكن يعرف كيفية تنفيذ هذا، على الرغم من أن هنري جيه كيلي كان لديه سلف مستمر للانتشار الخلفي بالفعل في عام 1960 في سياق نظرية التحكم. التنشر الخلفي الحديث هو في الواقع نمط عكسي عام لـ Seppo Linnainmaa للتمايز التلقائي (1970) للشبكات المتصلة المنفصلة للوظائف القابلة للتمايز المتداخلة. هو تطبيق فعال لقاعدة السلسلة (التي اشتقها غوتفريد فيلهلم ليبنيز في 1673) لشبكات العقد القابلة للتمايز. في 1982، بول ويربوس استخدم التكاثر العكسي لـ MLPs بالطريقه التي اصبحت قياسيه. في 1985، نشر ديفيد إي. روميل هارت وآخرون تحليل تجريبي لهذه التقنية. تم تنفيذ العديد من التحسينات في العقود اللاحقة.  أثناء التنشر العكسي، تتم مقارنة القيم المخرجة بالجواب الصحيح لحساب قيمة دالة الخطأ المحددة مسبقاً. الخطأ بعدين يعود من خلال الشبكة. باستخدام هذه المعلومات، تقوم الخوارزمية بتعديل أوزان كل اتصال من أجل تقليل قيمة دالة الخطأ بمقدار صغير. بعد تكرار هذه العملية لعدد كبيير من دورات التدريب، عادةً ستقارب الشبكة لحالة حيث يكون خطأ الحسابات صغير. في هذه الحالة، يمكن للمرء ان يقول ان الشبكة تعلمت وظيفة مستهدفة معينة. لتعديل الأوزان بشكل صحيح، يطبق المرء طريقة عامة للتحسين غير الخطي تسمى نزول التدرج، بسبب أوغستين لويس كوشي، الذي اقترحها لأول مرة في عام 1847. لهذه الغاية، الشبكة تحسب مشتقة دالة الخطأ فيما يتعلق بأوزان الشبكة، وتغير الأوزان بحيث ينخفض الخطأ (وبالتالي تنازلي على سطح دالة الخطأ). لهذا السبب، التكاثر العكسي ممكن يطبق فقط على الشبكات مع وظائف التنشيط المتباينة.
اليوم، الطريقة الأكثر شعبية لتدريب الملاحظات متعددة الطبقات (MLPs) هي التكاثر الخلفي. أثناء التنشر العكسي، تتم مقارنة القيم المخرجة بالجواب الصحيح لحساب قيمة دالة الخطأ المحددة مسبقاً. الخطأ بعدين يعود من خلال الشبكة. باستخدام هذه المعلومات، تقوم الخوارزمية بتعديل أوزان كل اتصال من اجل تقليل قيمة دالة الخطأ بمقدار صغير. بعد تكرار هذه العملية لعدد كبيير من دورات التدريب، عادةً ستقارب الشبكة لحالة يكون فيها خطأ الحسابات صغير. في هذه الحالة، يمكن للمرء ان يقول ان الشبكة تعلمت وظيفة مستهدفة معينة