다음 텍스트가 주어졌을 때, 오늘날 다층 퍼셉트론을 훈련하는 데 가장 많이 사용되는 방법을 말하고 그 작동 원리를 설명하시오.
오늘날 다층 퍼셉트론(MLP)을 훈련하는 데 가장 많이 사용되는 방법은 역전파(back-propagation)입니다. "역전파 오류"라는 용어는 1962년 프랭크 로젠블랫(Frank Rosenblatt)에 의해 도입되었지만[15][6] 헨리 켈리(Henry J. Kelley)가 제어 이론의 맥락에서 이미 1960년에 역전파의 연속 선구자[16]를 가지고 있었지만 이를 구현하는 방법을 알지 못했습니다.[6] 현대 역전파는 실제로 중첩 미분 함수의 이산 연결 네트워크에 대한 세포 린나인마(Seppo Linnainmaa)의 일반 자동 미분 모드(1970)입니다.[17][18] 이는 체인 규칙(1673년 고트프리트 빌헬름 라이프니츠가 도출)을 미분 노드 네트워크에 효율적으로 적용한 것입니다[19][20][6] 1982년 폴 베르보스는 표준이 된 방식으로 역전파를 MLP에 적용했습니다[21][6] 1985년 데이비드 E. 럼멜하트 등은 이 기술에 대한 실험적 분석을 발표했습니다[22] 이후 수십 년간 많은 개선이 이루어졌습니다[6]

역전파 과정에서 출력값을 정답과 비교하여 미리 정의된 오차 함수의 값을 계산합니다. 그런 다음 오류는 네트워크를 통해 피드백됩니다. 알고리즘은 이 정보를 사용하여 각 연결의 가중치를 조정하여 오차 함수의 값을 약간씩 줄입니다. 이 과정을 충분히 많은 수의 훈련 주기 동안 반복하면 네트워크는 일반적으로 계산 오류가 작은 상태로 수렴합니다. 이 경우 네트워크가 특정 목표 함수를 학습했다고 말할 수 있습니다. 가중치를 적절히 조정하기 위해 1847년 오귀스탱 루이 코시(Augustin-Louis Cauchy)가 처음 제안한 비선형 최적화의 일반적인 방법인 경사 하강을 적용합니다.[23] 이를 위해 네트워크는 네트워크 가중치에 대한 오차 함수의 미분을 계산하고 오차가 감소하도록 가중치를 변경합니다(따라서 오차 함수의 표면이 내리막길로 이동). 이러한 이유로 역전파는 미분 가능한 활성화 함수가 있는 네트워크에만 적용할 수 있습니다.
오늘날 다층 퍼셉트론(MLP)을 훈련하는 데 가장 많이 사용되는 방법은 역전파(back-propagation)입니다. 역전파 과정에서 출력값을 정답과 비교하여 미리 정의된 오류 함수의 값을 계산합니다. 그런 다음 오류는 네트워크를 통해 피드백됩니다. 알고리즘은 이 정보를 사용하여 각 연결의 가중치를 조정하여 오차 함수의 값을 조금씩 줄입니다. 이 과정을 충분히 많은 수의 훈련 주기 동안 반복하면 네트워크는 일반적으로 계산 오차가 작은 상태로 수렴합니다. 이 경우 네트워크가 특정 목표 함수를 학습했다고 말할 수 있습니다.
given the following text, tell me the most popular method for training multi-layer perceptrons today and explain how it works
Today, the most popular method for training multi-layer perceptrons (MLPs) is back-propagation. The terminology "back-propagating errors" was introduced in 1962 by Frank Rosenblatt, but he did not know how to implement this, although Henry J. Kelley had a continuous precursor of backpropagation already in 1960 in the context of control theory. Modern backpropagation is actually Seppo Linnainmaa's general reverse mode of automatic differentiation (1970) for discrete connected networks of nested differentiable functions. It is an efficient application of the chain rule (derived by Gottfried Wilhelm Leibniz in 1673) to networks of differentiable nodes. In 1982, Paul Werbos applied backpropagation to MLPs in the way that has become standard. In 1985, David E. Rumelhart et al. published an experimental analysis of the technique. Many improvements have been implemented in subsequent decades.

During backpropagation, the output values are compared with the correct answer to compute the value of some predefined error-function. The error is then fed back through the network. Using this information, the algorithm adjusts the weights of each connection in order to reduce the value of the error function by some small amount. After repeating this process for a sufficiently large number of training cycles, the network will usually converge to some state where the error of the calculations is small. In this case, one would say that the network has learned a certain target function. To adjust weights properly, one applies a general method for non-linear optimization that is called gradient descent, due to Augustin-Louis Cauchy, who first suggested it in 1847. For this, the network calculates the derivative of the error function with respect to the network weights, and changes the weights such that the error decreases (thus going downhill on the surface of the error function). For this reason, back-propagation can only be applied on networks with differentiable activation functions.
Today, the most popular method for training multi-layer perceptrons (MLPs) is back-propagation. During backpropagation, the output values are compared with the correct answer to compute the value of some predefined error-function. The error is then fed back through the network. Using this information, the algorithm adjusts the weights of each connection in order to reduce the value of the error function by a small amount. After repeating this process for a sufficiently large number of training cycles, the network will usually converge to a state where the error of the calculations is small. In this case, one would say that the network has learned a certain target function