생명체의 정보처리를 모방한 신경회로망 모델의 하나로서, 뉴런을 노드들과 그 노드들을 연결하는 시냅스 가중치들로 구성되어 있는 다층퍼셉트론에서, 다층퍼셉트론의 출력층 노드에 대한 목표값과 실제 출력값에 의해 계산되는 오차함수의 값을 줄이기 위해 가증치를 오차함수의 편미분으로 주어지는 오차신호에 따라 변경시키는 학습 방법에 있어서, 상기 다층퍼셉트론 출력층 노드가 부적절하게 포화될수록 그 출력 노드는 강한 오차신호를 발생시키고, 상기 출력층 노드가 적절하게 포화될수록 약한 오차신호를 발생시키기 위해서, 출력층 노드의 오차신호 δk(L)를 하기의 수식으로 표현되는 목표값과 출력값 차이의 2차 함수가 되도록 하는 것을 특징으로 하는 다층퍼셉트론 신경회로망의 효율적인 학습을 위한 오차신호 발생방법