निम्नलिखित पाठ दिया गया है, मुझे आज मल्टी-लेयर परसेप्ट्रॉन के प्रशिक्षण के लिए सबसे लोकप्रिय तरीका बताएं और बताएं कि यह कैसे काम करता हैआज, मल्टी-लेयर परसेप्ट्रॉन (एमएलपी) के प्रशिक्षण के लिए सबसे लोकप्रिय तरीका बैक-प्रचार है। शब्दावली "बैक-प्रॉपेगेटिंग एरर" 1962 में फ्रैंक रोसेनब्लैट द्वारा पेश की गई थी, [15] [6] लेकिन उन्हें नहीं पता था कि इसे कैसे लागू किया जाए, हालांकि हेनरी जे केली के पास 1960 में पहले से ही बैक-प्रचार [16] का एक निरंतर अग्रदूत था। नियंत्रण सिद्धांत के संदर्भ में। [6] आधुनिक पश्च-प्रचार वास्तव में सेप्पो लिनैनमा का स्वचालित विभेदन (1970) का सामान्य रिवर्स मोड है जो नेस्टेड विभेदीय कार्यों के असतत जुड़े नेटवर्क के लिए है। [17] [18] यह अलग-अलग नोड्स के नेटवर्क के लिए श्रृंखला नियम (1673 में गॉटफ्राइड विल्हेम लाइबनिज द्वारा व्युत्पन्न) का एक कुशल अनुप्रयोग है। [6] 1982 में, पॉल वर्बोस ने MLPs के लिए बैकप्रॉपैगेशन लागू किया, जो कि मानक बन गया है। [21] [6] 1985 में, डेविड ई. रुमेलहार्ट एट अल। तकनीक का एक प्रायोगिक विश्लेषण प्रकाशित किया। [22] बाद के दशकों में कई सुधार लागू किए गए हैं। [6]

बैकप्रोपैगेशन के दौरान, कुछ पूर्वनिर्धारित त्रुटि-फ़ंक्शन के मान की गणना करने के लिए आउटपुट मानों की तुलना सही उत्तर से की जाती है। त्रुटि तब नेटवर्क के माध्यम से वापस फीड की जाती है। इस जानकारी का उपयोग करते हुए, एल्गोरिथ्म प्रत्येक कनेक्शन के वजन को कुछ छोटी राशि से त्रुटि फ़ंक्शन के मान को कम करने के लिए समायोजित करता है। पर्याप्त संख्या में प्रशिक्षण चक्रों के लिए इस प्रक्रिया को दोहराने के बाद, नेटवर्क आमतौर पर किसी ऐसी स्थिति में परिवर्तित हो जाएगा जहां गणना की त्रुटि छोटी है। इस मामले में, कोई कहेगा कि नेटवर्क ने एक निश्चित लक्ष्य कार्य सीखा है। वज़न को सही ढंग से समायोजित करने के लिए, गैर-रैखिक अनुकूलन के लिए एक सामान्य विधि लागू होती है जिसे ऑगस्टिन-लुई कॉची के कारण ग्रेडिएंट डिसेंट कहा जाता है, जिन्होंने पहली बार 1847 में इसका सुझाव दिया था। [23] इसके लिए, नेटवर्क नेटवर्क वज़न के संबंध में त्रुटि फ़ंक्शन के व्युत्पन्न की गणना करता है, और वज़न को ऐसे बदलता है कि त्रुटि कम हो जाती है (इस प्रकार त्रुटि फ़ंक्शन की सतह पर डाउनहिल जा रहा है)। इस कारण से, बैक-प्रचार केवल अलग-अलग सक्रियण कार्यों वाले नेटवर्क पर ही लागू किया जा सकता है।
बैक-प्रचार के द्वारा मल्टी-लेयर परसेप्ट्रॉन को प्रशिक्षित करने के लिए, इसका उपयोग एक संचार सिद्धांत पर आधारित होता है। इस सिद्धांत के अनुसार, नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए एक मौलिक चरण होता है जिसमें पहले से डेटा दिए गए होते हैं। इस डेटा पर आधारित मॉडल नेटवर्क को दिखाया जाता है और नेटवर्क ऑउटपुट के लिए पूर्वनिर्धारित त्रुटि फ़ंक्शन का उपयोग करता हुआ प्रशिक्षित किया जाता है।

एक बार नेटवर्क प्रशिक्षित होने के बाद, उसे अनुप्रयोग करके एक पुष्टिकरण चरण होता है। इस चरण में, नेटवर्क को नए नमूनों के लिए उपयोग करने में मदद मिलती है और उसे प्रत्येक नए नमूने के ओवरलैपिंग अंशों को क्लासिफाई करने के लिए उपयोग किया जाता है। यह नेटवर्क के मानों को बदलने के लिए एक अभ्यास चक्र प्रदान करता है जिससे नेटवर्क शीघ्र ही स्वत: सुधार कर सकता है और सही उत्तर देने में मदद कर सकता है।

इस तरह से, मल्टी-लेयर परसेप्ट्रॉन को बैक-प्रचार के द्वारा प्रशिक्षित किया जाता है, जो एक संचार सिद्धांत पर आधारित होता है। यह मॉडल मशीन लर्निंग और एनएलपी संबंधित अन्य एल्गोरिथ्मों के बीच एक प्रसिद्ध विधि है और इसके प्रयोग से नेटवर्क संचार में सुधार हो तथा समान्य मानक तक पहुंच पाती है।