Kazalo:
Opredelitev - Kaj pomeni pravilo Delta?
Pravilo Delta v okolju strojnega učenja in nevronskih omrežij je posebna vrsta povratne širitve, ki pomaga izboljšati povezave ML / AI omrežij, pri čemer se povežejo med vhodi in izhodi s plastmi umetnih nevronov.
Pravilo Delta je znano tudi kot pravilo učenja Delta.
Tehopedija razlaga Delta pravilo
Na splošno ima povratno širjenje povezavo s preračunavanjem vhodnih uteži za umetne nevrone z uporabo gradientne metode. Delta učenje to naredi s pomočjo razlike med ciljno aktivacijo in dejansko pridobljeno aktivacijo. Z uporabo linearne funkcije aktiviranja se prilagodijo omrežne povezave.
Drug način za razlago pravila Delta je, da uporablja funkcijo napake za izvajanje gradientnega spuščanja.
Vadnica o pravilu Delta pojasnjuje, da tehnologija v bistvu pri primerjanju dejanske proizvodnje s ciljanim izhodom poskuša najti ujemanje. Če ni ujemanja, program naredi spremembe. Dejansko izvajanje pravila Delta se bo spreminjalo glede na omrežje in njegovo sestavo, vendar bo z uporabo linearne funkcije aktiviranja lahko Delta Delta uporabno pri rafiniranju nekaterih vrst nevronskih omrežnih sistemov s posebnimi okusi povratne širitve.
