次の文章を読んで、多層パーセプトロンの学習方法として現在最もよく使われている方法を教えてください、そしてその仕組みを説明するのだ。
現在、多層パーセプトロン（MLP）の学習方法として最も普及しているのはバックプロパゲーションなのだ。バックプロパゲーションという用語は1962年にFrank Rosenblattによって導入されたが，Henry J. Kelleyが1960年に制御理論の文脈ですでにバックプロパゲーションの連続した前兆を持っていたが，彼はこれをどう実装するかわかっていなかった。現代のバックプロパゲーションは実際にはSepo Linnainmaaによる入れ子式微分可能関数による離散結合ネットワークに関する自動微分の一般逆モード（1970）だ．[1982年にPaul WerbosがバックプロパゲーションをMLPに適用し，現在では標準的な手法となっている 1985年にDavid E. Rumelhartらがこの手法の実験分析を発表した.

バックプロパゲーションでは、出力値を正解と比較し、あらかじめ定義されたエラー関数の値を計算するのだ。そして、その誤差はネットワークを通じてフィードバックされます。この情報をもとに、アルゴリズムが各接続の重みを調整し、誤差関数の値を少しずつ減らしていく。このプロセスを十分な数の学習サイクルで繰り返すと、ネットワークは通常、計算の誤差が小さくなる状態に収束する。この場合、ネットワークはある目標関数を学習したと言える。重みを適切に調整するためには、1847年にオーギュスタン＝ルイ・コーシーが提唱した勾配降下法と呼ばれる非線形最適化の一般的な方法を適用する。この方法では、ネットワークの重みに対する誤差関数の微分を計算し、誤差が減少するように重みを変更する（誤差関数の表面を下る）。このため、バックプロパゲーションは、微分可能な活性化関数を持つネットワークにのみ適用することができる。
現在、多層パーセプトロン（MLP）を学習させる最も一般的な方法は、バックプロパゲーションなのだ。バックプロパゲーションでは、出力値を正解と比較し、あらかじめ定義された誤差関数の値を算出するのだ。そして、その誤差はネットワークを通じてフィードバックされます。この情報をもとに、アルゴリズムは各接続の重みを調整し、誤差関数の値を少しずつ減らしていく。このプロセスを十分な数の学習サイクルで繰り返すと、ネットワークは通常、計算の誤差が小さくなる状態に収束する。この場合、ネットワークはある目標関数なのだ。