Learning rule とは

学習ルールまたは学習プロセスは、人工ニューラルネットワークの性能を改善する方法または数学的論理であり、通常、このルールはネットワーク上で繰り返し適用される。これは、ネットワークが特定のデータ環境でシミュレートされている場合に、ネットワークの重みとバイアスレベルを更新することによって行われます。学習規則は、ネットワークの既存の状態(重みおよび偏り)を受け入れ、重みおよび偏りの新しい値および改善値を与えるために、ネットワークの期待される結果および実際の結果を比較する。シミュレートされている実際のモデルの複雑さに応じて、ネットワークの学習ルールはXORゲートや平均二乗誤差などの単純なものでも、複数の微分方程式の結果でもかまいません。学習ルールは、人工ネットワークをいかに速く、あるいはどれくらい正確にするかを決定する要因の1つです。ネットワークを開発するプロセスに応じて、機械学習の3つの主要モデルがあります。
 教師なし学習教師付き学習強化学習