給出以下文字,告訴我最受歡迎的方法訓練多層感知子今天,並解釋它是如何工作的
Context:如今,訓練多層感知子 (MLP) 的最流行的方法是反向傳播. "反向傳播錯誤"術語於1962年由弗蘭克·羅森布拉特 (Frank Rosenblatt) 引入,但他不知道如何實現這一點,儘管亨利·J·凱利 (Henry J. Kelley) 在控制理論的背景下已經在1960年有了反向傳播的連續前體. 現代反向傳播實際上是Seppo Linnainmaa自動區分的一般反向模式 (1970年) 對於巢狀可區分函式的離散連線網路. 它是鏈規則 (由哥特弗裡德·威廉·萊布尼茲於1673年推導) 對可微分節點網路的有效應用. 在1982年,保羅·韋爾博斯將反向傳播應用於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, 已經實施了許多改進.  在反向傳播過程中,輸出值與正確答案進行比較,以計算一些預定義的錯誤函式的值. 然後將錯誤傳回網路. 使用這些資訊,演算法調整每個連線的權重,以減少誤差函式的值. 在足夠多的訓練週期中重複這個過程後,網路通常會匯聚到一些計算誤差很小的狀態. 在這種情況下,人們會說網路已經學會了某種目標函式. 為了正確調整權重,人們應用一種稱為梯度下降的非線性優化的一般方法,這是由於奧古斯丁-路易斯·考西在1847年首次提出這一方法. 為此,網路計算出誤差函式的導數與網路權重相關,並改變權重,使誤差降低 (從而在誤差函式的表面上下坡). 因此,反向傳播只能應用於具有可差分啟用功能的網路.
如今,訓練多層感知子 (MLP) 的最流行的方法是反向傳播. 在反向傳播過程中,輸出值與正確答案進行比較,以計算一些預定義的錯誤函式的值. 然後將錯誤傳回網路. 使用這些資訊,演算法調整每個連線的權重,以減少誤差函式的值. 經過足夠多的訓練週期重複這個過程後,網路通常會匯聚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種目標函式