Definição – O que significa Regra Delta?
A regra Delta em ambientes de aprendizagem de máquina e rede neural é um tipo específico de retropropagação que ajuda a refinar as redes ML / AI conexionistas, fazendo conexões entre entradas e saídas com camadas de neurônios artificiais.
A regra Delta também é conhecida como regra de aprendizado Delta.
Definirtec explica Delta Rule
Em geral, a retropropagação tem a ver com o recálculo de pesos de entrada para neurônios artificiais usando um método de gradiente. O aprendizado delta faz isso usando a diferença entre uma ativação alvo e uma ativação real obtida. Usando uma função de ativação linear, as conexões de rede são ajustadas.
Outra maneira de explicar a regra Delta é que ela usa uma função de erro para realizar o aprendizado de gradiente descendente.
Um tutorial sobre a regra Delta explica que, essencialmente, ao comparar uma saída real com uma saída direcionada, a tecnologia tenta encontrar uma correspondência. Se não houver correspondência, o programa fará alterações. A implementação real da regra Delta vai variar de acordo com a rede e sua composição, mas ao empregar uma função de ativação linear, a regra Delta pode ser útil no refinamento de alguns tipos de sistemas de rede neural com sabores específicos de retropropagação.