Delta学习规则是神经网络中一种基于误差修正的监督学习方法,通过不断调整网络权值来缩小实际输出与期望输出之间的误差,从而提高模型性能。其
Delta规则的核心思想是基于误差的学习,即对于给定的输入,通过比较神经元的实际输出和期望输出之间的差异来调整权重。 这个差异被称为误差项,也可以被看作是网络预测与实际结果之间的差异。 具体来说,Delta规则可以被描述为下面的步骤: 1.随机初始化权重。 2.使用网络进行预测。 3.计算误差项。 4.根据误差项调整权...
前言 以下内容是个人学习之后的感悟,转载请注明出处~ 梯度下降法 一、简介 梯度下降法(gradient decent)是一个最优化算法,通常也称为最速下降法。常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地 逼近最小偏差模型。 二、原理 梯度下降法,顾名思义,从高处寻找...猜...
神经网络的 Delta 学习规则(learning rule) 1.δ学习规则 1986 年,由认知心理学家 McClelland 和 Rumellhart 在神经网络训练中引入了Δ学习规则,该规则亦可称为连续感知器学习规则(与离散感知器学习规则相并行)。Δ规则的学习信号规定为: r=(dj−f(wTjx))f′(wTjx)=(dj−oj))f′(netj) j表示不同的...
Delta学习规则是一种利用梯度下降法的一般性的学习规则。 代价函数(损失函数)(Cost Function,Lost Function): 梯度下降法(一维情况):代价函数的值随着权值的改变而改变,改变权值的目的是为了得到最小的代价函数值。假如一个点在左边,△W与负梯度成正比,左边梯度为负数,负梯度即为正,△W与其成正比,所以为正。W=...
深度学习入门笔记(二)———线性神经网络,delta学习规则,梯度下降法,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
3. Delta 学习规则的应用。 首先,我们利用 Delta 学习规则解决 And 问题。 double[][] inputs = new double[4][]; double[][] outputs = new double[4][]; //(0,0);(0,1);(1,0) inputs[0] = new double[] {0, 0}; inputs[1] = new double[] {0, 1}; inputs[2] = new double...
下面是实现Delta规则的整个流程,我们将通过一个简单的例子来说明。 代码实现 步骤1:初始化权重和偏置 % 确定输入和输出的维度inputSize=2;outputSize=1;% 初始化权重和偏置weights=randn(outputSize,inputSize);bias=randn(outputSize,1); 1. 2. 3. ...
https://en.wikipedia.org/wiki/Delta_rule delta学习规则 Sigmoid 函数 详细介绍可以参见维基百科相应部分。 https://en.wikipedia.org/wiki/Sigmoid_function Sigmoid function 通过以上的介绍,大家对Delta学习规则应该有了基本了解,下面我们进行代码实现以及具体应用。 1. 实现神经元的激活函数IActivationFunction。 publ...