El documento describe el método de Levenberg-Marquardt para entrenar redes neuronales. Explica que minimiza una función de costo mediante la aproximación de Hessiano, permitiendo una transición suave entre los métodos de Gauss-Newton y descenso de gradiente. También cubre la formación de la matriz Jacobiana y el cálculo de sensibilidades mediante retropropagación para aplicar el método a redes multicapa.