請告訴我現在最受歡迎的訓練多層感知子的方法,
Context:現在培養多層感知子 (MLP) 的最流行的方法是反傳播. 這項概念在1962年由Frank Rosenblatt引入, 但他不知道如何實現這一點, 根據Seppo Linnainmaa (1970年) 的說法, 這是一個有效的應用連鎖規則 (由哥特弗裡德·維爾希姆·萊布尼茲在 1673 年推出) 對於可微分節點的網路. 這種方法已成為標準. 這項技術在1985年由David E. Rumelhart等人發表. 在接下來的幾十年裡,  在反向傳播過程中, 輸出值與正確的答案相比, 接著將錯誤傳回網路. 演算法使用這些資訊來調整每個連線的重量, 網路通常會在足夠多的訓練週期中重複此過程後, 達到計算誤差很小的狀態. 這樣一來, 這種方法在1847年由奧古斯丁-路易斯·考西提出. 這樣一來, 網路會計算錯誤函式的衍生值與網路重量相關, 並改變重量以減少錯誤 (因此在錯誤函式的表面下坡). 這就是為什麼反向傳播只能在具有可分化的啟用功能的網路上應用.
現在培養多層感知子 (MLP) 的最流行的方法是反傳播. 在反向傳播過程中, 輸出值與正確的答案相比, 接著將錯誤傳回網路. 演算法使用這些資訊來調整每個連線的重量, 在重複足夠多次的訓練週期後, 網路通常會接近計算誤差很小的狀態. 這樣一來,