පහත පාඨය ලබා දී, අද බහු-ස්ථර සංවේදනයන් පුහුණු කිරීම සඳහා වඩාත් ජනප්‍රිය ක්‍රමය මට කියන්න සහ එය ක්‍රියා කරන ආකාරය පැහැදිලි කරන්න
අද, බහු-ස්ථර සංවේදනයන් (MLPs) පුහුණු කිරීම සඳහා වඩාත් ජනප්‍රිය ක්‍රමය වන්නේ පසුපස ප්‍රචාරණයයි. "ආපසු ප්‍රචාරණ දෝෂ" යන පාරිභාෂිතය 1962 දී ෆ්‍රෑන්ක් රොසෙන්බ්ලැට් විසින් හඳුන්වා දෙන ලදී, නමුත් මෙය ක්‍රියාත්මක කරන්නේ කෙසේදැයි ඔහු දැන සිටියේ නැත, නමුත් හෙන්රි ජේ. කෙලීට 1960 දී පාලන න්‍යායේ සන්දර්භය තුළ දැනටමත් පසු ප්‍රචාරණයේ අඛණ්ඩ පූර්වගාමියා විය. නවීන පසුබිම් ප්‍රචාරණය ඇත්ත වශයෙන්ම සෙප්පෝ ලිනයින්මාගේ සාමාන්‍ය ප්‍රතිලෝම මාදිලියේ ස්වයංක්‍රීය අවකලනය (1970) වන අතර එය කැදලි අවකල ශ්‍රිතවල විවික්ත සම්බන්ධිත ජාල සඳහා වේ. එය වෙනස් කළ හැකි නෝඩ් ජාල සඳහා දාම රීතිය (1673 දී Gottfried Wilhelm Leibniz විසින් ව්‍යුත්පන්න කරන ලදී) කාර්යක්ෂමව යෙදීමකි. 1982 දී, Paul Werbos විසින් සම්මත වී ඇති ආකාරයට MLP සඳහා backpropagation යෙදුවේය. 1985 දී, David E. Rumelhart et al. තාක්ෂණය පිළිබඳ පර්යේෂණාත්මක විශ්ලේෂණයක් ප්රකාශයට පත් කළේය. පසු දශක කිහිපය තුළ බොහෝ වැඩිදියුණු කිරීම් ක්රියාත්මක කර ඇත. පසු ප්‍රචාරණය අතරතුර, යම් යම් පූර්ව නිශ්චිත දෝෂ ක්‍රියාකාරීත්වයක අගය ගණනය කිරීම සඳහා නිමැවුම් අගයන් නිවැරදි පිළිතුර සමඟ සංසන්දනය කරනු ලැබේ. එවිට දෝෂය ජාලය හරහා ආපසු ලබා දෙනු ලැබේ. මෙම තොරතුරු භාවිතා කරමින්, දෝෂ ශ්‍රිතයේ අගය කුඩා ප්‍රමාණයකින් අඩු කිරීම සඳහා ඇල්ගොරිතම එක් එක් සම්බන්ධතාවයේ බර සකස් කරයි. පුහුණු චක්‍ර ප්‍රමාණවත් තරම් විශාල සංඛ්‍යාවක් සඳහා මෙම ක්‍රියාවලිය නැවත සිදු කිරීමෙන් පසු, ජාලය සාමාන්‍යයෙන් ගණනය කිරීම් වල දෝෂය කුඩා වන යම් ප්‍රාන්තයකට අභිසාරී වේ. මෙම අවස්ථාවෙහිදී, ජාලය යම් ඉලක්ක කාර්යයක් ඉගෙන ගෙන ඇති බව කෙනෙකුට කියනු ඇත. බර නිවැරදිව සකස් කිරීම සඳහා, යමෙක් රේඛීය නොවන ප්‍රශස්තිකරණය සඳහා සාමාන්‍ය ක්‍රමයක් භාවිතා කරයි, එය ප්‍රථම වරට 1847 දී යෝජනා කරන ලද Augustin-Louis Cauchy නිසා, Gradient descent ලෙස හැඳින්වේ. මේ සඳහා, ජාලය විසින් දෝෂ ශ්‍රිතයේ ව්‍යුත්පන්නය ගණනය කරයි. ජාලය බර කරයි, සහ දෝෂය අඩු වන පරිදි බර වෙනස් කරයි (එමගින් දෝෂ ශ්‍රිතයේ මතුපිට පහළට යයි). මෙම හේතුව නිසා, ආපසු ප්‍රචාරණය යෙදිය හැක්කේ අවකලනය කළ හැකි සක්‍රීය කිරීමේ කාර්යයන් සහිත ජාල මත පමණි.
අද, බහු-ස්ථර සංවේදනයන් (MLPs) පුහුණු කිරීම සඳහා වඩාත් ජනප්‍රිය ක්‍රමය වන්නේ පසුපස ප්‍රචාරණයයි. පසු ප්‍රචාරණය අතරතුර, යම් යම් පූර්ව නිශ්චිත දෝෂ ක්‍රියාකාරීත්වයක අගය ගණනය කිරීම සඳහා නිමැවුම් අගයන් නිවැරදි පිළිතුර සමඟ සංසන්දනය කරනු ලැබේ. එවිට දෝෂය ජාලය හරහා ආපසු ලබා දෙනු ලැබේ. මෙම තොරතුරු භාවිතා කරමින්, දෝෂ ශ්‍රිතයේ අගය කුඩා ප්‍රමාණයකින් අඩු කිරීම සඳහා ඇල්ගොරිතම එක් එක් සම්බන්ධතාවයේ බර සකස් කරයි. පුහුණු චක්‍ර ප්‍රමාණවත් තරම් විශාල සංඛ්‍යාවක් සඳහා මෙම ක්‍රියාවලිය පුනරුච්චාරණය කිරීමෙන් පසුව, ජාලය සාමාන්‍යයෙන් ගණනය කිරීම් වල දෝෂය කුඩා වන තත්වයකට අභිසාරී වේ. මෙම අවස්ථාවෙහිදී, ජාලය යම් ඉලක්ක කාර්යයක් ඉගෙන ගෙන ඇති බව කෙනෙකුට කියනු ඇත