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Definición - ¿Qué significa la regla Delta?
La regla Delta en entornos de aprendizaje automático y redes neuronales es un tipo específico de retropropagación que ayuda a refinar las redes ML / AI conexionistas, haciendo conexiones entre entradas y salidas con capas de neuronas artificiales.
La regla Delta también se conoce como la regla de aprendizaje Delta.
Techopedia explica la regla delta
En general, la retropropagación tiene que ver con recalcular los pesos de entrada para las neuronas artificiales utilizando un método de gradiente. Delta Learning hace esto usando la diferencia entre una activación objetivo y una activación real obtenida. Usando una función de activación lineal, se ajustan las conexiones de red.
Otra forma de explicar la regla Delta es que utiliza una función de error para realizar el aprendizaje de descenso de gradiente.
Un tutorial sobre la regla Delta explica que, esencialmente al comparar una salida real con una salida específica, la tecnología intenta encontrar una coincidencia. Si no hay una coincidencia, el programa realiza cambios. La implementación real de la regla Delta variará según la red y su composición, pero al emplear una función de activación lineal, la regla Delta puede ser útil para refinar algunos tipos de sistemas de redes neuronales con sabores particulares de retropropagación.
