Dado o texto a seguir, diga-me o método mais popular para o treinamento de perceptrons multi-camada hoje e explicar como ele funciona
Hoje, o método mais popular para o treinamento de perceptrons multi-camada (MLPs) é a propagação inversa. A terminologia "erros de propagação inversa" foi introduzida em 1962 por Frank Rosenblatt, mas ele não sabia como implementar isso, embora Henry J. Kelley tivesse um precursor contínuo de propagação inversa já em 1960 no contexto da teoria de controle. A propagação inversa moderna é na verdade o modo reverso geral de Seppo Linnainmaa de diferenciação automática (1970) para redes discretas conectadas de funções diferenciais aninhadas. É uma aplicação eficiente da regra da cadeia (derivada por Gottfried Wilhelm Leibniz em 1673) para redes de nós diferenciais. Em 1982, Paul Werbos aplicou a propagação inversa aos MLPs da maneira que se tornou padrão. Em 1985, David E. Rumnhart et al. publicou uma análise experimental da técnica. Muitos aprimoramentos foram feitos nas décadas seguintes.
Hoje, o método mais popular para treinar perceptrons multi-camada (MLPs) é a propagação de volta. Durante a propagação de volta, os valores de saída são comparados com a resposta correta para calcular o valor de alguma função de erro predefinida. O erro é então alimentado de volta pela rede. Usando essas informações, o algoritmo ajusta os pesos de cada conexão para reduzir o valor da função de erro por uma pequena quantidade. Depois de repetir este processo por um número suficientemente grande de ciclos de treinamento, a rede geralmente converge para um estado em que o erro dos cálculos é pequeno. Neste caso, diríamos que a rede aprendeu uma determinada função de destino.