Обратное распространение ошибки

Обратное распространение сделало обучение многослойной сети вычислимо удобным: ошибка на выходе последовательно превращалась в поправки для каждого слоя. Метод был известен в разных формах и раньше, но работа 1986 года показала его как общий способ изучать внутренние представления, а не только настраивать последний слой.