• 神经网络通过调整链接权重进行学习。这种方法由误差引导，误差就是训练数据所给出正确答案和实际输出之间的差值。
• 简单地说，在输出节点处的误差等于所需值与实际值之间的差值。
• 然而，与内部节点相关联的误差并不显而易见。一种方法是按照　链接权重的比例来分割输出层的误差，然后在每个内部节点处重组这些误差。