Indholdsfortegnelse:
Definition - Hvad betyder Delta Rule?
Delta-reglen i maskinindlæring og neurale netværksmiljøer er en bestemt type backpropagation, der hjælper med at finjustere forbindelseistiske ML / AI-netværk, hvilket skaber forbindelser mellem input og output med lag af kunstige neuroner.
Delta-reglen er også kendt som Delta-læringsreglen.
Techopedia forklarer Delta Rule
Generelt har bagpropagering at gøre med genberegning af inputvægte for kunstige neuroner ved anvendelse af en gradientmetode. Delta-læring gør dette ved hjælp af forskellen mellem en målaktivering og en faktisk opnået aktivering. Ved hjælp af en lineær aktiveringsfunktion justeres netværksforbindelser.
En anden måde at forklare delta-reglen er, at den bruger en fejlfunktion til at udføre gradientafstamningsindlæring.
En tutorial om Delta-reglen forklarer, at teknologien i det væsentlige sammenligner en faktisk output med en målrettet output forsøger at finde et match. Hvis der ikke er et match, foretager programmet ændringer. Den faktiske implementering af delta-reglen vil variere afhængigt af netværket og dets sammensætning, men ved at anvende en lineær aktiveringsfunktion kan delta-reglen være nyttig til at raffinere nogle typer af neurale netværkssystemer med særlige smagsoplevelser til bagpropagering.
