神经网络最常见的学习规则之一就是所谓的delta规则。这是一种监督规则,每次向网络呈现另一种学习模式时都会调用该规则,每次发生这种情况都称为循环或轮次,每当输入模式通过一个或多个前向传播层,然后通过一个或多个后向传播层,就会发生规则的调用。
更简单地说,当将一张图片输入神经网络时,它试图确定图片上可能是什么,正确答案与我们的猜测之间的差异是误差或误差率。我们的目标是使误差率最小化或最大化。在最小化的情况下,我们需要每次猜测的误差率尽可能接近0,越接近0,我们就越接近成功。
资料来源:《C#神经网络编程》,文章链接:https://developer.aliyun.com/article/726786
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