враховуючи наступний текст, розкажіть мені про найпопулярніший метод тренування багатошарових перцепторів сьогодні і поясніть, як це працює
На сьогоднішній день найпопулярнішим методом навчання багатошарових перцептонів (MLPs) є зворотне розповсюдження. Термінологія «позапропонування помилок» була введена в 1962 році Френком Розенблаттом, але він не знав, як це реалізувати, хоча Генрі Келлі мав безперервний попередник позапропонування вже в 1960 році в контексті теорії контролю. Сучасне зворотне розповсюдження насправді є загальним зворотним режимом автоматичної диференціації (1970) Сеппо Ліннайма для дискретних пов'язаних мереж втілених диференційованих функцій. Це ефективне застосування правила ланцюга (відведеного Готфрідом Вільгельмом Лейбнізом в 1673 році) до мереж диференційованих вузлів. У 1982 році Пол Вербос застосував зворотне поширення до MLP таким чином, який став стандартом. У 1985 році Девід Е. Румехарт та ін. Проведено експериментальний аналіз техніки. Протягом наступних десятиліть було здійснено багато вдосконалень.

Під час зворотного розповсюдження вихідні значення порівнюються з правильною відповіддю для обчислення значення деякої заздалегідь визначеної функції помилки. Помилка потім повертається через мережу. Використовуючи цю інформацію, алгоритм регулює ваги кожного з'єднання, щоб зменшити значення функції помилки на деяку невелику кількість. Після повторення цього процесу протягом досить великої кількості циклів навчання, мережа зазвичай збігається до якогось стану, де помилка розрахунків невелика. У цьому випадку можна сказати, що мережа навчилася певної цільової функції. Для правильного регулювання ваги застосовується загальний метод нелінійної оптимізації, який називається сходженням, завдяки Августин-Луїс Каучі, який вперше запропонував його в 1847 році. Для цього мережа обчислює похідну функції помилки по відношенню до мережевих ваг і змінює ваги таким чином, що помилка зменшується (таким чином йде вниз по поверхні функції помилки). З цієї причини, зворотне поширення може бути застосовано тільки до мереж з диференційованими функціями активації.
На сьогоднішній день найпопулярнішим методом навчання багатошарових перцептонів (MLPs) є зворотне розповсюдження. Під час зворотного розповсюдження вихідні значення порівнюються з правильною відповіддю для обчислення значення деякої заздалегідь визначеної функції помилки. Помилка потім повертається через мережу. Використовуючи цю інформацію, алгоритм регулює ваги кожного з'єднання, щоб зменшити значення функції помилки на невелику кількість. Після повторення цього процесу протягом достатньо великої кількості циклів навчання, мережа зазвичай збігається до стану, де помилка розрахунків невелика. У цьому випадку можна сказати, що мережа навчилася певної цільової функції.