Sinir ağları, bilgiyi gözetimli veya gözetimsiz öğrenme perspektiflerinden ağırlıklar biçiminde depolayan ve gerçek sistemlerin yaklaşık temsilinde kullanılan parametrik olmayan modelleme yaklaşımlarıdır. Tek katmanlı sinir ağı (SA), öğrenme kuralı adı verilen bir sistemli yaklaşımla eğitilir ve giriş bilgisini çıkış bilgisine eşler. Delta kuralı, tek katmanlı SA'nın temsili bir öğrenme kuralıdır ve eğitim sürecini gösteren bir blok diyagramı ile açıklanabilir. SA'nın giriş ve çıkış sayısı öğrenme probleminin karakterine göre değişir ve giriş verilerinin analiz edilerek SA'ların inşa edilmesi önemlidir. Delta öğrenme kuralı, sinir ağında m girişleri ve n çıkışları için belirli adımları içeren bir algoritmadır. Bu kural, eğitim girdisi, tahmin edilen sonuç, öğrenme hızı parametresi ve diğer parametreleri kullanarak eğitim sürecini gerçekleştirir. Sonuç olarak, delta kuralı tek katmanlı sinir ağlarının eğitiminde önemli bir rol oynamaktadır ve doğru şekilde uygulandığında verimliliği artırabilir.(AI)
Atıf Sayısı :
