Оглавление:
Определение - Что означает Delta Rule?
Правило Delta в средах с машинным обучением и нейронными сетями - это особый тип обратного распространения, который помогает усовершенствовать сети соединений / ML / AI, создавая связи между входами и выходами со слоями искусственных нейронов.
Правило Delta также известно как правило обучения Delta.
Техопедия объясняет дельта-правило
В общем, обратное распространение связано с пересчетом входных весов для искусственных нейронов с использованием градиентного метода. Дельта-обучение делает это, используя разницу между целевой активацией и фактической полученной активацией. Используя функцию линейной активации, сетевые соединения настраиваются.
Другой способ объяснить дельта-правило состоит в том, что оно использует функцию ошибки для обучения градиентному спуску.
Учебное пособие по правилу Delta объясняет, что, по сути, при сравнении фактического вывода с целевым выводом технология пытается найти соответствие. Если совпадений нет, программа вносит изменения. Реальная реализация Delta-правила будет варьироваться в зависимости от сети и ее состава, но, используя линейную функцию активации, Delta-правило может быть полезно при уточнении некоторых типов нейросетевых систем с конкретными разновидностями обратного распространения.
