Дельта-правило - это простой алгоритм обучения нейронной сети, который помогает ей корректировать веса связей между нейронами в процессе обучения. Основная идея заключается в том, чтобы сравнить выходное значение сети (полученное в результате обучения) с желаемым выходным значением и, исходя из этого сравнения, скорректировать веса связей.
Процесс обучения нейронной сети с использованием дельта-правила можно описать следующим образом:
1. Подаем на вход нейронной сети обучающий пример.
2. Производим прямой проход по сети и получаем выходное значение.
3. Сравниваем полученное выходное значение с желаемым выходным значением.
4. Вычисляем ошибку (разницу между желаемым и полученным выходным значением).
5. Производим обратный проход по сети и корректируем веса связей между нейронами с учетом ошибки, используя формулу дельта-правила.
6. Повторяем процесс для всех обучающих примеров до тех пор, пока сеть не достигнет заданной точности.
Таким образом, дельта-правило позволяет нейронной сети обучаться путем корректировки весов связей на основе ошибки. Этот метод позволяет сети настраивать свои параметры таким образом, чтобы минимизировать разницу между полученным и желаемым результатом, что делает обучение эффективнее и точнее.