Mục lục:
Định nghĩa - Quy tắc Delta có nghĩa là gì?
Quy tắc Delta trong môi trường máy học và mạng nơ-ron là một kiểu truyền ngược cụ thể giúp tinh chỉnh các mạng ML / AI kết nối, tạo kết nối giữa đầu vào và đầu ra với các lớp tế bào thần kinh nhân tạo.
Quy tắc Delta còn được gọi là quy tắc học tập Delta.
Techopedia giải thích Quy tắc Delta
Nói chung, backpropagation phải thực hiện với việc tính toán lại trọng lượng đầu vào cho các nơ-ron nhân tạo bằng phương pháp gradient. Học tập Delta thực hiện điều này bằng cách sử dụng sự khác biệt giữa kích hoạt mục tiêu và kích hoạt thực tế thu được. Sử dụng chức năng kích hoạt tuyến tính, các kết nối mạng được điều chỉnh.
Một cách khác để giải thích quy tắc Delta là nó sử dụng hàm lỗi để thực hiện học tập giảm độ dốc.
Một hướng dẫn về quy tắc Delta giải thích rằng về cơ bản trong việc so sánh một đầu ra thực tế với đầu ra được nhắm mục tiêu, công nghệ cố gắng tìm một kết quả khớp. Nếu không có kết quả khớp, chương trình sẽ thay đổi. Việc triển khai thực tế của quy tắc Delta sẽ thay đổi tùy theo mạng và thành phần của nó, nhưng bằng cách sử dụng chức năng kích hoạt tuyến tính, quy tắc Delta có thể hữu ích trong việc tinh chỉnh một số loại hệ thống mạng thần kinh với các hương vị đặc biệt của phản ứng ngược.
