جدول المحتويات:
التعريف - ماذا تعني قاعدة دلتا؟
تعتبر قاعدة دلتا في التعلم الآلي وبيئات الشبكات العصبية نوعًا معينًا من التعرية الخلفية التي تساعد على تحسين شبكات ML / AI للتوصيل ، مما يجعل الاتصالات بين المدخلات والمخرجات مع طبقات من الخلايا العصبية الاصطناعية.
تعرف قاعدة دلتا أيضًا باسم قاعدة دلتا التعليمية.
تيكوبيديا تشرح قاعدة دلتا
بشكل عام ، يرتبط backpropagation بإعادة حساب أوزان المدخلات للخلايا العصبية الاصطناعية باستخدام طريقة التدرج. يقوم Delta Learning بهذا باستخدام الفرق بين التنشيط المستهدف والتنشيط الفعلي الذي تم الحصول عليه. باستخدام وظيفة التنشيط الخطي ، يتم ضبط اتصالات الشبكة.
هناك طريقة أخرى لشرح قاعدة دلتا وهي أنها تستخدم دالة خطأ لإجراء تعلم النسب المتدرج.
يوضح البرنامج التعليمي حول قاعدة دلتا أنه في مقارنة الناتج الفعلي مع الناتج المستهدف ، تحاول التكنولوجيا العثور على تطابق. إذا لم يكن هناك تطابق ، فسيقوم البرنامج بإجراء تغييرات. سيختلف التطبيق الفعلي لقاعدة دلتا وفقًا للشبكة وتكوينها ، ولكن من خلال استخدام وظيفة التنشيط الخطي ، يمكن أن تكون قاعدة دلتا مفيدة في تحسين بعض أنواع أنظمة الشبكات العصبية ذات النكهات المعينة للارتجاع الخلفي.
