بالنظر للنص اللي بعده، قللي الطريقة الأكثر شعبية لتدريب البيرسبترونات متعددة الطبقات اليوم وشرحلي كيف بتعمل
Context:اليوم، الطريقة الأكثر شعبية لتدريب البيرسبترونات متعددة الطبقات (MLPs) هي التكاثر الخلفي. المصطلح "خطأ التنشر الخلفي" تم إدخاله 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 للتنشر الخلفي بالفعل في عام 1960 في سياق نظرية التحكم. الترويج العكسي الحديث هو في الواقع نمط عكسي عام لـ Seppo Linnainmaa للتمايز التلقائي (1970) لشبكات متصلة منفصلة من الوظائف القابلة للتمايز المتداخلة. هو تطبيق فعال لقاعدة السلسلة (التي اشتقها غوتفريد فيلهلم ليبنيز سنة 1673) لشبكات العقد القابلة للتمايز. في سنة 1982، بول ويربوس استخدم التكاثر العكسي لـ MLPs بالطريقة اللي بقت قياسية. في عام 1985، نشر ديفيد إي روميلهارت وآخرون تحليل تجريبي لهذه التقنية. تم تنفيذ كتير من التحسينات في العقود اللاحقة.  خلال الانتشار العكسي، مقارنة القيم المخرجة مع الإجابة الصحيحة لحساب قيمة دالة الخطأ المحددة مسبقاً. بعدين يرد الخطأ عبر الشبكة. باستخدام المعلومات دي، بتعدل الخوارزمية أوزان كل اتصال عشان تخفض قيمة دالة الخطأ بمقدار صغير. بعد تكرار العملية دي لعدد كبير بما فيه الكفاية من دورات التدريب، عادةً بتتقارب الشبكة لحالة معينة يكون فيها خطأ الحسابات صغير. في هذه الحالة، واحد ممكن يقول إن الشبكة تعلمت وظيفة هدف معينة. لتعديل الأوزان بشكل صحيح، واحد يطبق طريقة عامة للتحسين غير الخطية تسمى نزول التدرج، بسبب أوغستين لويس كوشي، اللي اقترحها لأول مرة في عام 1847. عشان كده، الشبكة بتحسب مشتقة دالة الخطأ بالنسبة لأوزان الشبكة، وتغير الأوزان بحيث ينخفض الخطأ (وبالتالي نزل على سطح دالة الخطأ). عشان هاد السبب، التكاثر العكسي ممكن يطبق بس على الشبكات مع وظائف التنشيط المتباينة.
اليوم، الطريقة الأكثر شعبية لتدريب البيرسبترونات متعددة الطبقات (MLPs) هي التكاثر الخلفي. خلال الانتشار العكسي، مقارنة القيم المخرجة مع الإجابة الصحيحة لحساب قيمة دالة الخطأ المحددة مسبقاً. بعدين يرد الخطأ عبر الشبكة. باستخدام المعلومات دي، بتعدل الخوارزمية أوزان كل اتصال عشان تخفض قيمة دالة الخطأ بمقدار صغير. بعد تكرار العملية دي لعدد كبير بما فيه الكفاية من دورات التدريب، عادةً بتتقارب الشبكة لحالة يكون فيها خطأ الحسابات صغير. في هذه الحالة، واحد ممكن يقول ان الشبكة تعلمت وظيفة هدف معينة