Context: Saat ini, metode yang paling populer untuk melatih multi-layer perceptrons (MLPs) adalah back-propagation. Terminologi "kesalahan back-propagating" diperkenalkan pada tahun 1962 oleh Frank Rosenblatt, tetapi ia tidak tahu bagaimana menerapkan ini, meskipun Henry J. Kelley memiliki pendahulu backpropagation terus menerus sudah pada tahun 1960 dalam konteks teori kontrol. backpropagation modern sebenarnya Seppo Linnainmaa's umum reverse mode diferensiasi otomatis (1970) untuk jaringan diskrit terhubung dari fungsi diferensial bersarang. Ini adalah aplikasi yang efisien dari aturan rantai (yang berasal dari Gottfried Wilhelm Leibniz pada tahun 1673) untuk jaringan node diferensial. Pada tahun 1982, Paul Werbos diterapkan backpropagation untuk MLPs dengan cara yang telah menjadi standar. Pada tahun 1985, David E. Rumnhart et al. menerbitkan analisis eksperimental dari teknik. Banyak perbaikan telah diterapkan dalam beberapa dekade berikutnya. Selama backpropagation, dengan setiap nilai siklus kontinyu dari kontrol teori.

Mengingat teks berikut, katakan padaku metode yang paling populer untuk melatih perceptron multi-layer hari ini dan menjelaskan bagaimana cara kerjanya

Saat ini, metode yang paling populer untuk melatih multi-layer perceptrons (MLPs) adalah back-propagation. Selama backpropagation, nilai output dibandingkan dengan jawaban yang benar untuk menghitung nilai beberapa pra-definisi kesalahan-fungsi. Kesalahan kemudian diberi makan kembali melalui jaringan. Menggunakan informasi ini, algoritma menyesuaikan bobot setiap koneksi untuk mengurangi nilai fungsi kesalahan dengan jumlah kecil. Setelah mengulangi proses ini untuk jumlah yang cukup besar siklus pelatihan, jaringan biasanya akan konvergen ke keadaan di mana kesalahan perhitungan kecil. Dalam hal ini, seseorang akan mengatakan bahwa jaringan telah belajar fungsi target tertentu