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Définition - Que signifie la règle Delta?
La règle Delta dans les environnements d'apprentissage automatique et de réseaux de neurones est un type spécifique de rétropropagation qui aide à affiner les réseaux ML / AI connexionnistes, en établissant des connexions entre les entrées et les sorties avec des couches de neurones artificiels.
La règle Delta est également connue sous le nom de règle d'apprentissage Delta.
Techopedia explique Delta Rule
En général, la rétropropagation a à voir avec le recalcul des poids d'entrée pour les neurones artificiels en utilisant une méthode de gradient. L'apprentissage Delta le fait en utilisant la différence entre une activation cible et une activation obtenue réelle. À l'aide d'une fonction d'activation linéaire, les connexions réseau sont ajustées.
Une autre façon d'expliquer la règle Delta est qu'elle utilise une fonction d'erreur pour effectuer un apprentissage de descente de gradient.
Un didacticiel sur la règle Delta explique que, essentiellement en comparant une sortie réelle avec une sortie ciblée, la technologie essaie de trouver une correspondance. S'il n'y a pas de correspondance, le programme apporte des modifications. La mise en œuvre réelle de la règle Delta va varier en fonction du réseau et de sa composition, mais en utilisant une fonction d'activation linéaire, la règle Delta peut être utile pour affiner certains types de systèmes de réseau neuronal avec des saveurs particulières de rétropropagation.
