Obsah:
Definícia - Čo znamená pravidlo Delta?
Pravidlo Delta v strojovom vzdelávaní av prostrediach neurónových sietí je špecifický typ backpropagácie, ktorý pomáha vylepšovať konektivistické siete ML / AI a vytvára prepojenia medzi vstupmi a výstupmi vrstvami umelých neurónov.
Pravidlo Delta sa tiež nazýva pravidlo učenia Delta.
Techopedia vysvetľuje pravidlo Delta
Vo všeobecnosti sa spätná propagácia týka prepočítania vstupných hmotností umelých neurónov pomocou gradientovej metódy. Učenie delta to robí pomocou rozdielu medzi cieľovou aktiváciou a skutočne získanou aktiváciou. Pomocou funkcie lineárnej aktivácie sa sieťové pripojenia upravia.
Ďalším spôsobom, ako vysvetliť pravidlo Delta, je to, že používa chybovú funkciu na vykonávanie gradientového učenia.
Výukový program pre pravidlo Delta vysvetľuje, že technológia sa v podstate pri porovnávaní skutočného výstupu s cieľovým výstupom snaží nájsť zhodu. Ak neexistuje zhoda, program vykoná zmeny. Skutočná implementácia pravidla Delta sa bude líšiť v závislosti od siete a jej zloženia, ale pomocou funkcie lineárnej aktivácie môže byť pravidlo Delta užitočné pri rafinácii niektorých typov systémov neurónových sietí so zvláštnymi príchuťami spätného šírenia.
