مندرجہ ذیل متن کو دیکھتے ہوئے، مجھے آج ملٹی لیئر پرسیپٹرون کی تربیت کا سب سے مشہور طریقہ بتائیں اور بتائیں کہ یہ کیسے کام کرتا ہے۔
آج، ملٹی لیئر پرسیپٹرون (MLPs) کی تربیت کا سب سے مقبول طریقہ بیک پروپیگیشن ہے۔ اصطلاحات "بیک پروپیگیشن کی غلطیاں" کو 1962 میں فرینک روزن بلاٹ نے متعارف کرایا تھا، [15][6] لیکن وہ نہیں جانتے تھے کہ اسے کیسے نافذ کیا جائے، حالانکہ ہنری جے کیلی کے پاس بیک پروپیگیشن کا ایک مسلسل پیش خیمہ تھا[16] پہلے ہی 1960 میں۔ کنٹرول تھیوری کا سیاق و سباق[6] جدید بیک پروپیگیشن دراصل Seppo Linnainmaa کا خودکار تفریق کا عمومی ریورس موڈ ہے (1970) نیسٹڈ ڈیفرین ایبل افعال کے مجرد منسلک نیٹ ورکس کے لیے۔[17][18] یہ زنجیروں کے اصول (1673[19][20] میں Gottfried Wilhelm Leibniz کی طرف سے ماخوذ) کا ایک مؤثر اطلاق ہے جو کہ مختلف نوڈس کے نیٹ ورکس پر ہے۔[6] 1982 میں، پال وربوس نے MLPs پر اس طرح بیک پروپیگیشن لاگو کیا جو معیاری بن گیا ہے۔[21][6] 1985 میں، David E. Rumelhart et al. تکنیک کا تجرباتی تجزیہ شائع کیا۔[22] بعد کے عشروں میں بہت سی اصلاحات نافذ کی گئی ہیں۔[6]   بیک پروپیگیشن کے دوران، آؤٹ پٹ ویلیو کا موازنہ درست جواب کے ساتھ کیا جاتا ہے تاکہ کچھ پہلے سے طے شدہ ایرر فنکشن کی قدر کی گنتی کی جا سکے۔ اس کے بعد خرابی کو نیٹ ورک کے ذریعے فیڈ کیا جاتا ہے۔ اس معلومات کا استعمال کرتے ہوئے، الگورتھم ہر کنکشن کے وزن کو ایڈجسٹ کرتا ہے تاکہ غلطی کے فنکشن کی قدر کو کچھ کم مقدار میں کم کیا جا سکے۔ کافی تعداد میں تربیتی چکروں کے لیے اس عمل کو دہرانے کے بعد، نیٹ ورک عام طور پر کسی ایسی حالت میں بدل جائے گا جہاں حساب کی غلطی چھوٹی ہے۔ اس صورت میں، کوئی کہے گا کہ نیٹ ورک نے ایک خاص ہدف کا کام سیکھ لیا ہے۔ وزن کو مناسب طریقے سے ایڈجسٹ کرنے کے لیے، کوئی بھی غیر لکیری اصلاح کے لیے ایک عام طریقہ کا اطلاق کرتا ہے جسے گریڈیئنٹ ڈیسنٹ کہا جاتا ہے، جس کی وجہ آگسٹین لوئس کاچی، جس نے پہلی بار 1847 میں تجویز کیا تھا۔[23] اس کے لیے، نیٹ ورک نیٹ ورک کے وزن کے حوالے سے ایرر فنکشن کے مشتق کا حساب لگاتا ہے، اور وزن کو اس طرح تبدیل کرتا ہے کہ ایرر کم ہو جائے (اس طرح ایرر فنکشن کی سطح پر نیچے کی طرف جاتا ہے)۔ اس وجہ سے، بیک پروپیگیشن کو صرف ان نیٹ ورکس پر لاگو کیا جا سکتا ہے جن میں قابل تفریق ایکٹیویشن فنکشنز ہیں۔
آج، ملٹی لیئر پرسیپٹرون (MLPs) کی تربیت کا سب سے مقبول طریقہ بیک پروپیگیشن ہے۔ بیک پروپیگیشن کے دوران، آؤٹ پٹ ویلیو کا موازنہ درست جواب کے ساتھ کیا جاتا ہے تاکہ کچھ پہلے سے طے شدہ ایرر فنکشن کی قدر کی گنتی کی جا سکے۔ اس کے بعد خرابی کو نیٹ ورک کے ذریعے فیڈ کیا جاتا ہے۔ اس معلومات کا استعمال کرتے ہوئے، الگورتھم ہر کنکشن کے وزن کو ایڈجسٹ کرتا ہے تاکہ غلطی کے فنکشن کی قدر کو تھوڑی مقدار میں کم کیا جا سکے۔ کافی تعداد میں تربیتی چکروں کے لیے اس عمل کو دہرانے کے بعد، نیٹ ورک عام طور پر ایسی حالت میں بدل جائے گا جہاں حساب کی غلطی چھوٹی ہے۔ اس صورت میں، کوئی کہے گا کہ نیٹ ورک نے ایک خاص ہدف کا کام سیکھ لیا ہے۔