Die Delta-Regel ist ein grundlegendes Konzept des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Es handelt sich um einen Algorithmus, mit dem die Gewichte eines neuronalen Netzes so angepasst werden können, dass die Ausgabe nahe an der gewünschten Ausgabe liegt. Er ist auch als Widrow-Hoff-Lernregel oder als Algorithmus des kleinsten mittleren Quadrats (LMS) bekannt. Dieser Artikel gibt einen Überblick über die Delta-Regel und erläutert ihre wichtigsten Komponenten.
Die Delta-Regel wurde von Bernard Widrow und Marcian Hoff in den 1960er Jahren entwickelt. Ihre Arbeit basierte auf dem Studium der Kybernetik und dem Prozess der selbstlernenden Maschinen. Sie wurde später von anderen Forschern, wie Tony Robinson und Steven Grossberg, erweitert und verbessert.
Die Delta-Regel wird in einer Vielzahl von Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz eingesetzt. Sie wird verwendet, um die Gewichte eines neuronalen Netzes anzupassen, das eine Art künstliches Netz ist, das das Verhalten der Neuronen im Gehirn nachahmt. Die Delta-Regel wird auch beim überwachten Lernen verwendet, einer Art des Lernens, bei dem der Maschine markierte Daten zur Verfügung gestellt werden.
4 Komponenten der Delta-Regel
Die Delta-Regel besteht aus drei Hauptkomponenten: einer Lernrate, einem Fehlersignal und einer Gewichtungsaktualisierungsregel. Die Lernrate bestimmt, wie schnell die Gewichte angepasst werden. Das Fehlersignal ist die Differenz zwischen der gewünschten Ausgabe und der tatsächlichen Ausgabe, und die Gewichtungsaktualisierungsregel bestimmt, wie die Gewichte angepasst werden.
Die Lernrate ist ein Parameter, der bestimmt, wie schnell die Gewichte angepasst werden. Sie wird in der Regel auf eine kleine positive Zahl, z. B. 0,1, eingestellt. Wenn die Lernrate zu niedrig ist, werden die Gewichte zu langsam angepasst, und wenn die Lernrate zu hoch ist, werden die Gewichte möglicherweise zu schnell angepasst, und das Netz kann instabil werden.
Das Fehlersignal ist die Differenz zwischen der gewünschten Ausgabe und der tatsächlichen Ausgabe. Es wird verwendet, um zu messen, wie nahe das Netz an der gewünschten Ausgabe ist. Das Fehlersignal wird normalerweise anhand des mittleren quadratischen Fehlers (MSE) oder des mittleren absoluten Fehlers (MAE) berechnet.
Die Gewichtungsaktualisierungsregel wird verwendet, um die Gewichte des Netzes anzupassen. Sie ist eine mathematische Gleichung, die festlegt, wie die Gewichte auf der Grundlage der Lernrate und des Fehlersignals angepasst werden. Die gebräuchlichste Gewichtungsaktualisierungsregel ist die Widrow-Hoff-Regel, die auch als LMS-Algorithmus (Least Mean Square) bekannt ist.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Delta-Regel ein grundlegendes Konzept des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz ist. Es handelt sich um einen Algorithmus, mit dem die Gewichte eines neuronalen Netzes so angepasst werden können, dass die Ausgabe nahe an der gewünschten Ausgabe liegt. Die Delta-Regel besteht aus drei Hauptkomponenten: einer Lernrate, einem Fehlersignal und einer Gewichtungsaktualisierungsregel. Die gebräuchlichste Regel zur Aktualisierung der Gewichte ist die Widrow-Hoff-Regel, die auch als LMS-Algorithmus (Least Mean Square) bekannt ist.
Hebbian- und Delta-Regel sind zwei Arten des Lernens in künstlichen neuronalen Netzen. Hebbianisches Lernen ist eine Form des unüberwachten Lernens, bei dem Neuronen, die gemeinsam feuern, sich wahrscheinlich auch gemeinsam verdrahten. Die Delta-Regel ist eine Form des überwachten Lernens, bei der der Fehler zwischen der gewünschten Ausgabe und der tatsächlichen Ausgabe verwendet wird, um die Gewichte der Verbindungen zwischen den Neuronen zu ändern.
Die Perceptron-Regel ist ein linearer Klassifikator, der dazu dient, zwei Klassen durch eine gerade Linie zu trennen. Die Delta-Regel ist ein nichtlinearer Klassifikator, der zwei Klassen durch eine Entscheidungsgrenze trennt, die keine gerade Linie ist.
Delta beim Training bezieht sich auf den Unterschied in der Leistung eines Modells bei einem bestimmten Trainingsdatensatz im Vergleich zu der Leistung des Modells bei einem früheren Trainingsdatensatz. Die Leistung des Modells wird in der Regel in Form von Genauigkeit, Präzision, Wiedererkennung oder einer anderen Metrik gemessen.
Delta ist ein Begriff, der zur Beschreibung der Differenz zwischen zwei Werten verwendet wird. In der Planung wird Delta verwendet, um den Unterschied zwischen dem aktuellen Zustand eines Plans und dem gewünschten Zustand des Plans zu beschreiben. Delta kann auch verwendet werden, um den Unterschied zwischen den tatsächlichen Ergebnissen eines Plans und den gewünschten Ergebnissen des Plans zu beschreiben.
Der Gradientenabstieg ist ein mathematisches Optimierungsverfahren, das dazu dient, das lokale Minimum einer Funktion zu finden. Die Funktion wird iterativ minimiert, indem kleine Schritte in Richtung des negativen Gradienten der Funktion unternommen werden. Die Größe der Schritte wird durch einen Parameter bestimmt, der als Lernrate bezeichnet wird.