Definición de regla de Delta (inteligencia artificial)
La regla de Delta en el aprendizaje automático y los entornos de redes neuronales es un tipo específico de retropropagación que ayuda a refinar las redes conexionistas ML / AI, haciendo conexiones entre las entradas y las salidas con capas de neuronas artificiales.
La regla Delta también se conoce como la regla de aprendizaje Delta.
En general, la retropropagación tiene que ver con volver a calcular los pesos de entrada para las neuronas artificiales usando un método de gradiente. El aprendizaje de Delta hace esto usando la diferencia entre una activación objetivo y una activación real obtenida. Usando una función de activación lineal, las conexiones de red se ajustan.
Otra forma de explicar la regla de Delta es que usa 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 trata de encontrar una coincidencia. Si no hay una coincidencia, el programa realiza cambios.
La implementación real de la regla Delta variará de acuerdo con 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.
Regla de Delta: Técnica de aprendizaje automático
La regla de Delta es una técnica de aprendizaje automático utilizada en redes neuronales que ayuda a ajustar las conexiones entre las entradas y las salidas mediante capas de neuronas artificiales.
Se utiliza la retropropagación para recalcular los pesos de entrada de las neuronas utilizando un método de gradiente.
La regla de Delta se enfoca en encontrar la diferencia entre la activación objetivo y la real obtenida y utiliza una función de activación lineal para ajustar las conexiones de red.
Al comparar una salida real con una salida específica, se busca una coincidencia y si no la hay, se realizan cambios.
La implementación de la regla Delta dependerá de la red y su composición, pero puede ser útil para refinar algunos tipos de sistemas de redes neuronales que utilizan retropropagación.
Resumen: regla de Delta
La regla de Delta es una técnica en el aprendizaje automático y las redes neuronales que ajusta las conexiones entre las entradas y salidas de manera iterativa. Utiliza una función de error para actualizar los pesos de las neuronas en base a la diferencia entre la salida real y la deseada. Esto se logra mediante una retropropagación y un método de gradiente descendente. La implementación varía según la red, pero la regla Delta es útil para refinar ciertos sistemas de redes neuronales.
¿Qué es la regla de Delta en el aprendizaje automático y las redes neuronales?
La regla de Delta es un método específico de retropropagación que ayuda a mejorar las redes neuronales en el aprendizaje automático. Este método se utiliza para establecer conexiones entre las entradas y salidas mediante capas de neuronas artificiales.
¿Qué otro nombre recibe la regla de Delta?
La regla de Delta también es conocida como la regla de aprendizaje Delta.
¿Cuál es el objetivo de la retropropagación en las redes neuronales?
La retropropagación tiene como objetivo reajustar los pesos de entrada de las neuronas artificiales utilizando un método de gradiente. Esto permite optimizar el rendimiento de la red neuronal.
¿Cómo utiliza la regla de Delta la diferencia entre una activación objetivo y una activación real para ajustar las conexiones de red?
La regla de Delta utiliza una función de activación lineal para calcular la diferencia entre la activación real obtenida y la activación objetivo. Esta diferencia se utiliza para ajustar las conexiones de la red neuronal.
¿De qué manera se puede explicar la regla de Delta en términos de una coincidencia entre salidas reales y específicas?
La regla de Delta busca una coincidencia entre la salida real de la red neuronal y una salida específica deseada. Si no hay coincidencia, se realizan cambios en los pesos de las conexiones para ajustar el rendimiento de la red.
¿Cómo se implementa la regla de Delta en las redes neuronales y qué tipo de función de activación se utiliza?
La implementación de la regla de Delta puede variar según la composición de la red neuronal. Sin embargo, en general, se utiliza una función de activación lineal para ajustar las conexiones de la red neuronal y mejorar su rendimiento mediante el aprendizaje de descenso de gradiente.
Autor: Leandro Alegsa
Actualizado: 17-06-2023
¿Cómo citar este artículo?
Alegsa, Leandro. (2023). Definición de regla de Delta. Recuperado de https://www.alegsa.com.ar/Dic/regla_de_delta.php
