機械学習において、デルタ・ルールは、単一層ニューラル・ネットワーク内の人工ニューロンへの入力の重みを更新するための勾配降下学習ルールである。より一般的な逆伝播アルゴリズムの特殊なケースです。活性化関数を持つニューロンに対して、 th重みに対するデルタルールは、
、
どこで
それはとを保持しています。
デルタ規則は、線形活性化関数を有するニューロンについて、簡略化した形で一般的に述べられている
デルタルールはパーセプトロンの更新ルールに類似していますが、派生は異なります。パーセプトロンは、Heavisideステップ関数を活性化関数として使用するため、はゼロには存在せず、他の場所ではゼロに等しく、デルタルールを直接適用することは不可能です。
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デルタ規則は、線形活性化関数を有するニューロンについて、簡略化した形で一般的に述べられている
デルタルールはパーセプトロンの更新ルールに類似していますが、派生は異なります。パーセプトロンは、Heavisideステップ関数を活性化関数として使用するため、はゼロには存在せず、他の場所ではゼロに等しく、デルタルールを直接適用することは不可能です。