Daɣ awa id eqqalan majrad wan uchray, isaknu immik wa ojjaran hullan i teɣare n multi-layer perceptrons daɣ amarad tolas afissar immik wa s itaj alxidmat net
Context:Achal id, immik wa ojjaran hullan i teɣare n multi-layer perceptrons (MLPs) eqqal back-propagation " Isim wan ""backscatching errors"" ijja Frank Rosenblatt daɣ awatay wan 1962 mucham war issen immik wa s addobat ijjuch n awen kuddeɣ as Henry J. Kelley ila amutti n backpropagation daɣ awatay wan 1960 daɣ almaɣna n control theory" Anmizlay wan amarad eqqal s tiditt Seppo Linnainmaa's general reverse mode of automatic differentiation daɣ awatay wan 1970 i rezo tan artaynen n alxidmaten ti izlay nen Eqqal aplikasyon olaɣan n achareɣa wan chain (id izjaran Gottfried Wilhelm Leibniz daɣ awatay wan 1673) i rezo tan n node tan Dǎɣ 1982, Paul Werbos idakal asimutiy ən asimutiy fal MLP dǎɣ əmik wa eqalan amosan ayknan. Dǎɣ 1985, David E. Rumelhart et al. əktan təmusne ən təmusne. Ijjitan ajjotnen ijjan daɣ timirwen n iwityan win darat  Dǎɣ ugur ən asimutiy, valeurtan ən adabaratan aqalnat atiwagan dər aliɣi oɣadan fal asikin ən valeur tan əšiɣil ən əšiɣil iyan atiwasan. Alɣadat taqalat agudiyan aykan fal rezo. Dǎɣ adakal ən salan wən, algorithme itagu azayan ən tartit ən hak tartit fal asisifir ən valeur tan əšiɣil ən əšiɣil fal iyad hadi ən təmidrit. Darat təmotayen ən əšiɣil wen fal hadi ogaran təmɣire ən əšiɣilan ən təmotayen, ashəɣəl adartay agudiyan dǎɣ edag iyad, ɣur iba nagama ən edanən eqal ayknan. Dǎɣ awen, adobat awadəm adigriwan as tartit təməgrid əšiɣil iyan atiwazayan. I asimutiy n iddikud n azuk n iddikud, iyyan exaddam s tikarsay maqqorat i non-linear optimization s isim net gradient descent, fal Augustin-Louis Cauchy wa ezzaran ijjan addabara daɣ awatay wan 1847 Dǎɣ awen, tartit taqalat anilkaman ən əšiɣil ən alɣibad fal aśahat ən tartit, əd təmotayen ən aśahat dǎɣ amosan as alɣibad ifnaz (awa eqalan amosan amutayan fal afala ən əšiɣil ən alɣibad). Ye tidit ten, assəməsədəw adobat atwətkəl ɣas fal iritan dər ashəɣəlan ən assəməsədəw ibdadən.
Achal id, immik wa ojjaran hullan i teɣare n multi-layer perceptrons (MLPs) eqqal back-propagation Dǎɣ ugur ən asimutiy, valeurtan ən adabaratan aqalnat atiwagan dər aliɣi oɣadan fal asikin ən valeur tan əšiɣil ən əšiɣil iyan atiwasan. Alɣadat taqalat agudiyan aykan fal rezo. Dǎɣ adakal ən salan wən, algorithme itagu azayan ən tartit ən hak tartit fal asisifir ən valeur tan əšiɣil ən əšiɣil fal hadi ən təmidrit. Darat asissini n tamatikwayt ten i iddikud maqqoran n timitikwayen n teɣare, rezo ad eqqil edag s addobat alɣillas n iddikud andarran daɣ isannafran Dǎɣ awen, nadobat tənna as rezo alimad əšiɣil iyan atiwasanan