Introduction à la règle Delta
La règle Delta est une règle d’apprentissage utilisée dans les réseaux neuronaux artificiels (ANN) pour ajuster les poids afin de minimiser l’erreur du réseau. Elle est également appelée règle d’apprentissage de Widrow-Hoff ou de Widrow-Hoff-Lehmann. C’est l’une des règles d’apprentissage les plus populaires dans les ANN.
La règle Delta a été proposée pour la première fois par le professeur Bernard Widrow de Stanford et son étudiant Ted Hoff en 196
La règle du delta fonctionne en ajustant les poids du réseau afin de minimiser l’erreur du réseau. Les ajustements sont effectués selon la formule suivante : poids = poids + taux d’apprentissage * (sortie souhaitée – sortie réelle) * entrée.
4 Avantages de la règle du Delta
La règle du Delta présente plusieurs avantages. Elle est facile à comprendre et à mettre en œuvre, et elle est efficace sur le plan informatique. Elle offre également de bonnes propriétés de convergence.
La règle du delta n’est pas sans inconvénients. Elle peut souffrir d’une convergence lente, et elle n’est pas adaptée aux problèmes non linéaires.
La règle du delta est utilisée dans un large éventail d’applications, notamment la reconnaissance d’images, la reconnaissance vocale, la conversion texte-parole et la robotique.
La règle du Delta n’est pas la seule règle d’apprentissage utilisée dans les ANNs. D’autres alternatives incluent la règle d’apprentissage du Perceptron, la règle d’apprentissage de Backpropagation, la règle d’apprentissage de Hebbian et la règle d’apprentissage de Kohonen.
La règle Delta peut être vue en action dans une variété d’applications. Par exemple, elle est utilisée dans le programme d’intelligence artificielle DeepMind AlphaGo de Google pour ajuster les poids du réseau neuronal afin d’améliorer ses performances.
La règle Delta est une règle d’apprentissage importante utilisée dans les réseaux neuronaux artificiels. Elle présente plusieurs avantages, mais aussi quelques inconvénients. Elle est utilisée dans de nombreuses applications et on peut la voir à l’œuvre dans plusieurs des systèmes d’IA les plus avancés.
La règle du delta est un algorithme de descente de gradient permettant de mettre à jour les poids d’un réseau neuronal afin de minimiser l’erreur du réseau. La règle du perceptron est un algorithme similaire, mais il est spécifiquement destiné à la formation d’un perceptron (un type de réseau neuronal monocouche). Les deux algorithmes sont utilisés pour ajuster les poids d’un réseau neuronal afin de minimiser l’erreur, mais la règle delta peut être utilisée pour tout type de réseau neuronal, tandis que la règle du perceptron est spécifique aux perceptrons.
La règle delta est une règle d’apprentissage de réseau neuronal qui est utilisée pour modifier les poids des neurones du réseau afin de minimiser l’erreur dans la sortie du réseau. Cette règle est basée sur le gradient de la fonction d’erreur et le poids du neurone. La règle delta fonctionne en calculant d’abord l’erreur dans la sortie du réseau. Cette erreur est ensuite utilisée pour calculer le gradient de la fonction d’erreur. Le gradient est ensuite utilisé pour mettre à jour les poids des neurones du réseau.
La règle delta de la descente de gradient est une règle permettant de mettre à jour les poids d’un réseau neuronal afin de minimiser l’erreur dans les prédictions du réseau. La règle delta est basée sur le gradient de la fonction d’erreur, qui est la dérivée de la fonction d’erreur par rapport aux poids. La règle delta met à jour les poids en soustrayant une petite fraction du gradient des poids actuels. Cette fraction est appelée le taux d’apprentissage. La règle delta est l’une des méthodes les plus populaires de formation des réseaux neuronaux.
Il existe deux façons de mettre à jour les pondérations dans la règle delta : la méthode en ligne et la méthode hors ligne. Dans la méthode en ligne, les pondérations sont mises à jour après la présentation de chaque exemple de formation. Dans la méthode hors ligne, les pondérations ne sont mises à jour qu’après la présentation de tous les exemples d’entraînement.
Pour mettre à jour les pondérations dans la méthode en ligne, la règle delta utilise la formule suivante :
w(t+1) = w(t) + η*(d-y)*x
où w(t) est le poids au temps t, η est le taux d’apprentissage, d est la sortie désirée, y est la sortie réelle, et x est l’entrée.
Pour mettre à jour les poids dans la méthode hors ligne, la règle delta utilise la formule suivante :
w(t+1) = w(t) + η*δ*x
où w(t) est le poids au temps t, η est le taux d’apprentissage, δ est l’erreur (d-y), et x est l’entrée.
L’erreur delta est une mesure de la précision d’un modèle. Il s’agit de la différence entre la valeur prédite et la valeur réelle.