نظراً للنص اللاحق، اخبرني عن الطريقة الاكثر شعبية لتدريب البيرسبترونات متعددة الطبقات اليوم وشرح كيف تعمل
Context:اليوم، الوسيلة الاكثر شعبية لتدريب الدرجات المتعددة الطبقة (MLPs) هي التكاثر الخلفي. مصطلح "خطأ الترويج العكسي" قد تم تقديمه في 1962 من قبل فرانك روزنبلات، لكنه لم يكن يعرف كيف يطبق هذا، على الرغم من ان هنري جي كيلي كان لديه سلف مستمر للترويج العكسي بالفعل في عام 1960 في سياق نظرية التحكم. التنتشر العكسي الحديث هو في الحقيقة الوضع العكسي العام لـ Seppo Linnainmaa للتمايز التلقائي (1970) لشبكات متصلة منفصلة من الوظائف القابلة للتمايز المتداخلة. هوه تطبيق فعال لقاعدة السلسلة (اللي اخذها غوتفريد فيلهلم ليبنيز في 1673) لشبكات العقد القابلة للتمايز. في 1982، بول ويربوس استخدم التكاثر العكسي لـ MLPs بالطريقه اللى اصبحت قياسيه. في عام 1985، نشر ديفيد إي. روميلهارت وآخرون تحليل تجريبي لهذه التقنية. تم تنفيذ العديد من التحسينات في العقود اللاحقة.  وخلال التنشر العكسي، تتم مقارنة القيم المخرجة بالجواب الصحيح لحساب قيمة دالة الخطأ المحددة مسبقاً. الخطأ بعدين يعود من خلال الشبكة. باستخدام المعلومات دي، الخوارزمية تعدل الوزن لكل اتصال من اجل تخفيض قيمة دالة الخطأ بمقدار صغير. بعد تكرار هذه العملية لعدد كبير بما فيه الكفاية من دورات التدريب، عادةً ستقارب الشبكة لحالة حيث يكون خطأ الحسابات صغير. ففي هذي الحالة، يمكن للمرء ان يقول ان الشبكة تعلمت وظيفة هدف معينة. لضبط الأوزان بشكل صحيح، يطبق المرء طريقة عامة لتحسين غير خطي تسمى نزول التدرج، بسبب أوغستين لويس كوشي، الذي اقترحها لأول مرة في 1847. ليهذا، الشبكة تحسب مشتقة دالة الخطأ فيما يتعلق بأوزان الشبكة، وتغير الأوزان بحيث ينخفض الخطأ (وبالتالي تتنحدر على سطح دالة الخطأ). لسبب هذا، التكاثر العكسي ممكن يطبق فقط على الشبكات مع وظائف التنشيط المتباينة.
اليوم، الوسيلة الاكثر شعبية لتدريب الدرجات المتعددة الطبقة (MLPs) هي التكاثر الخلفي. وخلال التنشر العكسي، تتم مقارنة القيم المخرجة بالجواب الصحيح لحساب قيمة دالة الخطأ المحددة مسبقاً. الخطأ بعدين يعود من خلال الشبكة. باستخدام المعلومات دي، الخوارزمية تعدل الوزن لكل اتصال من اجل تخفيض قيمة دالة الخطأ بمقدار صغير. بعد تكرار هذه العملية لعدد كبير بما فيه الكفاية من دورات التدريب، عادةً ستقارب الشبكة لحالة يكون فيها خطأ الحسابات صغير. في هذي الحالة، يمكن للمرء ان يقول ان الشبكة تعلمت وظيفة هدف معينة