什么是增量规则？ -技术百科的定义

定义-Delta规则是什么意思？

机器学习和神经网络环境中的Delta规则是一种特定类型的反向传播，可帮助改进连接器ML / AI网络，使输入和输出之间的连接带有人工神经元层。

Delta规则也称为Delta学习规则。

Techopedia解释了Delta规则

通常，反向传播与使用梯度法重新计算人工神经元的输入权重有关。 增量学习使用目标激活与实际获得的激活之间的差异来实现此目的。 使用线性激活功能，可以调整网络连接。

解释Delta规则的另一种方法是，它使用误差函数执行梯度下降学习。

有关Delta规则的教程解释说，从本质上讲，在将实际输出与目标输出进行比较时，该技术会尝试找到匹配项。 如果不匹配，则程序进行更改。 Delta规则的实际实现将根据网络及其组成而变化，但是通过使用线性激活函数，Delta规则可用于改进某些类型的具有特定反向传播风格的神经网络系统。