The delta rule is a gradient descent learning rule for updating the weights of the artificial neurons in a single-layer perceptron.

PropertyValue
dbpprop:abstract
  • The delta rule is a gradient descent learning rule for updating the weights of the artificial neurons in a single-layer perceptron. For a neuron <math>j \,</math> with activation function <math>g(x) \,</math> the delta rule for <math>j \,</math>'s <math>i \,</math>th weight <math>w_{ji} \,</math> is given by <math>\Delta w_{ji}=\alpha(t_j-y_j) g'(h_j) x_i \,</math>, where <math>\alpha \,</math> is a small constant called learning rate, <math>g(x) \,</math> is the neuron's activation function, <math>t_j \,</math> is the target output, <math>h_j \,</math> is the weighted sum of the neuron's inputs, <math>y_j \,</math> is the actual output, and <math>x_i \,</math> is the <math>i \,</math>th input. It holds <math>h_j=\sum x_i w_{ji} \,</math> and <math>y_j=g(h_j) \,</math>. The delta rule is commonly stated in simplified form for a perceptron with a linear activation function as <math>\Delta w_{ji}=\alpha(t_j-y_j) x_i \,</math>
  • Де́льта-пра́вило — метод обучения перцептрона по принципу градиентного спуска по поверхности ошибки. Дельта-правило развилось из первого и второго правил Хебба. Его дальнейшее развитие привело к созданию метода обратного распространения ошибки.
dbpprop:hasPhotoCollection
rdf:type
rdfs:comment
  • The delta rule is a gradient descent learning rule for updating the weights of the artificial neurons in a single-layer perceptron.
  • Де́льта-пра́вило — метод обучения перцептрона по принципу градиентного спуска по поверхности ошибки. Дельта-правило развилось из первого и второго правил Хебба. Его дальнейшее развитие привело к созданию метода обратного распространения ошибки.
rdfs:label
  • Delta rule
  • Дельта-правило
owl:sameAs
skos:subject
foaf:page
is dbpprop:redirect of
is owl:sameAs of