Delta Kuralı
kaynağı değiştir]
a) İlk olarak şu örnek denklemin çözümünü arayalım:
Çözüm iki kök bulunmasını gerektirir. Bu iki kökün x1 ve x2 olduğunu kabul edelim. Bu iki kökü, yani x1 ve x2 çözüm değerlerini bulmak için, şu Δ diskriminant ifadesi incelenir ve bu diskriminant değeri kuadratik denklem çözüm formülüne konulup şu iki gerçel kök bulunur::
b) İkinci örnek olarak verilen denklem şu olsun:
ve bunun diskriminant değeri sıfır olarak şöyle bulunur:
Bu demektir ki bu denklem çözümü birbirine eşit iki gerçel kök olur
Bu birbirine çakışık iki kök değeri -3 olur.
c) Son olarak örnek denklem şu olsun:
Bu denklem işin diskriminant Δ değeri şu olur:
yani Δ negatiftir. Bu halde denklemin gerçel sayılarla kökleri bulunmamaktadır. Fakat bu halde kompleks kökleri bulunabilir. Diskriminantın kare kökü i√3 olur ve burada i "sanal birim" operatörüdür. Bundan dolayı şu çözüm ortaya çıkar:
.
İkinci boyutta kuadratik formlar[değiştir Tanımı - Delta Kuralı ne anlama geliyor?
Makine öğrenimi ve sinir ağı ortamlarındaki Delta kuralı, bağlantı nötr ML / AI ağlarını hassaslaştırmaya yardımcı olan, girişler ve çıkışlar arasında yapay nöron katmanları ile bağlantı kurmaya yardımcı olan belirli bir geri yayılım türüdür.
Delta kuralı Delta öğrenme kuralı olarak da bilinir.
Techopedia, Delta Kuralını açıklıyor
Genel olarak, geri çoğaltma, bir gradyan yöntemi kullanılarak yapay nöronlar için giriş ağırlıklarının yeniden hesaplanmasıyla ilgilidir. Delta öğrenme bunu bir hedef aktivasyon ile elde edilen fiili aktivasyon arasındaki farkı kullanarak yapar. Doğrusal bir etkinleştirme işlevi kullanılarak, ağ bağlantıları ayarlanır.
Delta kuralını açıklamanın başka bir yolu, degrade iniş öğrenimini gerçekleştirmek için bir hata işlevi kullanmasıdır.
Delta kuralındaki bir öğretici, gerçek bir çıktıyı hedeflenen bir çıktıyla karşılaştırırken teknolojinin bir eşleşme bulmaya çalıştığını açıklar. Bir eşleşme yoksa, program değişiklikler yapar. Delta kuralının gerçek uygulaması ağa ve bileşimine göre değişecektir, ancak doğrusal bir aktivasyon fonksiyonu kullanılarak Delta kuralı, bazı tip sinir ağı sistemlerinin belirli geri yayılım lezzetleri ile rafine edilmesinde yararlı olabilir.
=\frac{\sqrt{\Delta}}{
nest...
Tanımı - Delta Kuralı ne anlama geliyor?
Makine öğrenimi ve sinir ağı ortamlarındaki Delta kuralı, bağlantı nötr ML / AI ağlarını hassaslaştırmaya yardımcı olan, girişler ve çıkışlar arasında yapay nöron katmanları ile bağlantı kurmaya yardımcı olan belirli bir geri yayılım türüdür.
Delta kuralı Delta öğrenme kuralı olarak da bilinir.
Techopedia, Delta Kuralını açıklıyor
Genel olarak, geri çoğaltma, bir gradyan yöntemi kullanılarak yapay nöronlar için giriş ağırlıklarının yeniden hesaplanmasıyla ilgilidir. Delta öğrenme bunu bir hedef aktivasyon ile elde edilen fiili aktivasyon arasındaki farkı kullanarak yapar. Doğrusal bir etkinleştirme işlevi kullanılarak, ağ bağlantıları ayarlanır.
Delta kuralını açıklamanın başka bir yolu, degrade iniş öğrenimini gerçekleştirmek için bir hata işlevi kullanmasıdır.
Delta kuralındaki bir öğretici, gerçek bir çıktıyı hedeflenen bir çıktıyla karşılaştırırken teknolojinin bir eşleşme bulmaya çalıştığını açıklar. Bir eşleşme yoksa, program değişiklikler yapar. Delta kuralının gerçek uygulaması ağa ve bileşimine göre değişecektir, ancak doğrusal bir aktivasyon fonksiyonu kullanılarak Delta kuralı, bazı tip sinir ağı sistemlerinin belirli geri yayılım lezzetleri ile rafine edilmesinde yararlı olabilir.