לאחר העיבוד ברמת הנוירון המלאכותי הבודד, המסר עובר הלאה ברשת ה"נוירונים" ובסופו של דבר מתקבלת תחזית. בין התחזית לבין האמת ייתכן פער. המערכת מזהה את הפער בעזרת פונקציית ההפסד, ומעבירה היזון חוזר ("הפצה לאחור") כדי לתקן את המשקלים שכל אחד מהנוירונים המלאכותיים נותן לקלטים שלו. התהליך חוזר שוב ושוב עד הגעה למצב מיטבי שבו הפער בין התחזית לאמת הוא הקטן ביותר.

התהליך של משוב מוכר לנו מהמערכת האנדוקרינית, למשל השליחה "קדימה" של הורמון בלוטת התריס והמידע "החוזר לאחור" הנשלח מההיפופיזה חזרה לבלוטת התריס לגבי צורך בתיקון. בלימוד הרפואה יש תהליך דומה מאוד לתהליך בבינה המלאכותית: הלומד נותן משקלים שונים לאנמנזה, לבדיקה הגופנית ולבדיקות המעבדה. המשקלים האלו מובילים אותו להחלטה על האבחנה המשוערת. המנטורית מזהה פערים בין ההחלטות של הלומד לבין ההחלטות הנכונות, ונותנת לו משוב שיאפשר לו לתת משקל קצה שונה לכל אחד מהקלטים שהוא מקבל, למשל מתן משקל גדול יותר לאנמנזה. חזרה שוב ושוב על התהליך הזה מול מטופלים שונים תהפוך את הלומד למומחה.

Loss function

Back propagation

Mentoring

Machine learning

Multiplication and accumulation unit

Activation unit

Artificial neuron

Perceptron

Decision