鑑於以下文字，請告訴我目前訓練多層感知器最流行的方法，並解釋其工作原理。
今天，訓練多層感知器（MLP）最流行的方法是反向傳播。術語「反向傳播誤差」是由Frank Rosenblatt於1962年引入的，但他不知道如何實現這一點，儘管Henry J. Kelley在控制理論的背景下已經在1960年有了連續的反向傳播的前身。現代反向傳播實際上是Seppo Linnainmaa的一般自動微分反向模式（1970）應用於巢狀可微分函式的離散連線網路。它是將高斯·威廉·萊布尼茨在1673年推導出的鏈式法則應用於可微分節點網路的有效方法。1982年，Paul Werbos以已成為標準的方式將反向傳播應用於MLP。1985年，David E. Rumelhart等人發表了該技術的實驗分析。在隨後的幾十年中，進行了許多改進。

在反向傳播過程中，將輸出值與正確答案進行比較，以計算某些預定義誤差函式的值。然後將誤差反饋到網路中。使用這些資訊，演演算法調整每個連線的權重，以便透過一些小量減少誤差函式的值。在重複這個過程足夠多的訓練週期後，網路通常會收斂到某個狀態，其中計算的誤差很小。在這種情況下，可以說網路已經學會了某個目標函式。為了正確調整權重，需要應用一種稱為梯度下降的非線性最佳化的通用方法，這是由Augustin-Louis Cauchy於1847年首次提出的。為此，網路計算誤差函式相對於網路權重的導數，並更改權重，使誤差減小（因此在誤差函式的表面上下降）。因此，反向傳播只能應用於具有可微啟用函式的網路。
如今，訓練多層感知器 (MLP) 最流行的方法是反向傳播。在反向傳播期間，將輸出值與正確答案進行比較，以計算某些預定義誤差函式的值。然後透過網路反饋錯誤。使用此資訊，演算法調整每個連線的權重，以少量減少誤差函式的值。在重複這個過程足夠多的訓練週期後，網路通常會收斂到計算誤差很小的狀態。在這種情況下，人們會說網路已經學習了某個目標函式