kutokana na maandishi yafuatayo, niambie njia maarufu kwa ajili ya mafunzo multi-safu perceptrons leo na kueleza jinsi kazi
Context:Leo, njia maarufu zaidi ya mafunzo ya perceptrons multi-safu (MLPs) ni nyuma-kuenea. Neno "kosa la kueneza nyuma" lililetwa mnamo 1962 na Frank Rosenblatt, lakini hakujua jinsi ya kutekeleza hii, ingawa Henry J. Kelley alikuwa na mtangulizi wa kuendelea wa kueneza nyuma tayari mnamo 1960 katika muktadha wa nadharia ya udhibiti. Backpropagation ya kisasa ni kweli Seppo Linnainmaa ya ujumla reverse mode ya moja kwa moja tofauti (1970) kwa mitandao tofauti kushikamana ya nested kazi differentiable. Ni matumizi ya ufanisi wa mlolongo utawala (kutokana na Gottfried Wilhelm Leibniz katika 1673) kwa mitandao ya nodes differentiable. Katika 1982, Paul Werbos kutumika backpropagation kwa MLPs katika njia ambayo imekuwa kiwango. Katika 1985, David E. Rumelhart et al. kuchapishwa uchambuzi wa majaribio ya mbinu. Maboresho mengi yamefanywa katika miongo iliyofuata.  Wakati wa backpropagation, maadili ya pato ni ikilinganishwa na jibu sahihi ya mahesabu ya thamani ya baadhi predefined makosa kazi. Kosa kisha feeds nyuma kwa njia ya mtandao. Kutumia habari hii, algorithm hurekebisha uzito wa kila uhusiano ili kupunguza thamani ya kazi ya makosa kwa kiasi fulani kidogo. Baada ya kurudia mchakato huu kwa ajili ya idadi kubwa ya kutosha ya mizunguko ya mafunzo, mtandao itakuwa kwa kawaida converge kwa baadhi ya hali ambapo makosa ya mahesabu ni ndogo. Katika kesi hii, mtu anaweza kusema kuwa mtandao umejifunza kazi fulani ya lengo. Ili kurekebisha uzito kwa usahihi, mtu hutumia njia ya jumla ya uboreshaji isiyo ya moja kwa moja inayoitwa gradient descent, kwa sababu ya Augustin-Louis Cauchy, ambaye alipendekeza kwanza mnamo 1847. Kwa hili, mtandao mahesabu derivative ya kazi kosa kuhusiana na uzito wa mtandao, na mabadiliko ya uzito hivyo kwamba kosa hupungua (hivyo kwenda chini juu ya uso wa kazi kosa). Kwa sababu hii, nyuma-kuenea inaweza tu kutumika kwenye mitandao na kazi differentiable uanzishaji.
Leo, njia maarufu zaidi ya mafunzo ya perceptrons multi-safu (MLPs) ni nyuma-kuenea. Wakati wa backpropagation, maadili ya pato ni ikilinganishwa na jibu sahihi ya mahesabu ya thamani ya baadhi predefined makosa kazi. Kosa kisha feeds nyuma kwa njia ya mtandao. Kutumia habari hii, algorithm hurekebisha uzito wa kila uhusiano ili kupunguza thamani ya kazi ya makosa kwa kiasi kidogo. Baada ya kurudia mchakato huu kwa ajili ya idadi kubwa ya kutosha ya mizunguko ya mafunzo, mtandao itakuwa kwa kawaida kuungana na hali ambapo makosa ya mahesabu ni ndogo. Katika kesi hii, mtu anaweza kusema kwamba mtandao ina kujifunza fulani lengo kazi