في النص اللي بعدي، قللي أشهر طريقة لتدريب البيرسبترونات متعددة الطبقات اليوم وشرح كيف بيشتغل
Context:اليوم، الطريقة الأكثر شعبية لتدريب البيرسبترونات متعددة الطبقات هيدي التكاثر الخلفي. المصطلح "خطأ التنشر الخلفي" قدم في سنة 1962 من قبل فرانك روزنبلت، بس ما عرف كيف يطبق هذا، بالرغم من ان هنري جي كيلي كان عنده سلف مستمر للتنشر الخلفي من سنة 1960 في سياق نظرية التحكم. التنشر الخلفي الحديث هو في الحقيقة نمط عكسي عام لـ Seppo Linnainmaa للتمايز التلقائي (1970) لشبكات متصلة منفصلة من الوظائف القابلة للتمايز المتداخلة. هيدا تطبيق كفء لقاعدة السلسلة (اللي اخذها غوتفريد فيلهلم لايبنيتز سنة 1673) لشبكات العقد القابلة للتمايز. في سنة 1982، بول ويربوس استخدم التكاثر العكسي لـ MLPs بالطريقة اللي بقت قياسية. في سنة 1985، نشر ديفيد إي روملهارت وآخرين تحليل تجريبي للتقنية. تم تنفيذ كتير تحسينات في العقود التالية.  وقت التنشر العكسي، مقارنة القيم المخرجة بالجواب الصحيح عشان نحسب قيمة دالة الخطأ المحددة مسبقاً. بعدين بيرد الخطأ من خلال الشبكة. باستخدام المعلومات دي، بتعديل الخوارزمية أوزان كل اتصال عشان تخفض قيمة دالة الخطأ بمقدار صغير. بعد إعادة العملية هيدا لعدد كبير كفاية من دورات التدريب، عادةً بتتلاقي الشبكة لحالة بحيث يكون خطأ الحسابات صغير. في هالحالة، في واحد بيقول إن الشبكة تعلمت وظيفة هدف معينة. عشان نضبط الوزن بالشكل الصحيح، واحد بيطبق طريقة عامة للتحسين غير خطي بتتسمى نزول التدرج، بسبب أوغستين لويس كوشي، اللي اقترحها لأول مرة سنة 1847. عشان هيك، الشبكة بتحسب مشتقة دالة الخطأ بالنسبة لأوزان الشبكة، وتغير الأوزان بحيث ينخفض الخطأ (وبكدا بتنزل على سطح دالة الخطأ). عشان كدا، ممكن نطبق التكاثر العكسي بس على الشبكات اللي عندها وظائف تنشيط مختلفة.
اليوم، الطريقة الأكثر شعبية لتدريب البيرسبترونات متعددة الطبقات هيدي التكاثر الخلفي. وقت التنشر العكسي، مقارنة القيم المخرجة بالجواب الصحيح عشان نحسب قيمة دالة الخطأ المحددة مسبقاً. بعدين بيرد الخطأ من خلال الشبكة. باستخدام المعلومات دي، بتعديل الخوارزمية أوزان كل اتصال عشان تخفض قيمة دالة الخطأ بمقدار صغير. بعد إعادة العملية هيدا لعدد كبير كفاية من دورات التدريب، عادةً بتتلاقي الشبكة لحالة يكون فيها خطأ الحسابات صغير. في هالحالة، بيقول الواحد إن الشبكة تعلمت وظيفة هدف معينة