Зміст:
Визначення - Що означає правило Delta?
Правило Delta в середовищі машинного навчання та нейронних мереж - це специфічний тип зворотного розповсюдження, який допомагає вдосконалити коннектістські ML / AI-мережі, здійснюючи зв'язки між входами та виходами шарами штучних нейронів.
Правило Delta також відоме як правило навчання Delta.
Техопедія пояснює Дельта Правила
Загалом, зворотне розповсюдження пов'язане з перерахунком вхідних ваг для штучних нейронів за допомогою градієнтного методу. Дельта навчання це робить, використовуючи різницю між цільовою активацією та фактично отриманою активацією. За допомогою функції лінійної активації налаштовуються мережеві з'єднання.
Інший спосіб пояснити правило Delta полягає в тому, що він використовує функцію помилок для навчання градієнтному спуску.
Навчальний посібник з правила Delta пояснює, що по суті, порівнюючи фактичний вихід з цільовим результатом, технологія намагається знайти відповідність. Якщо немає відповідності, програма вносить зміни. Фактична реалізація правила Delta має залежати від мережі та її складу, але, використовуючи функцію лінійної активації, правило Delta може бути корисним для вдосконалення деяких типів нейронних мережевих систем з особливими ароматами зворотного розповсюдження.
