Peraturan Delta, juga dikenali sebagai peraturan Widrow-Hoff atau peraturan Least Mean Square (LMS), ialah konsep asas dalam pembelajaran mesin dan rangkaian saraf tiruan. Ia ialah algoritma pembelajaran tambahan yang digunakan untuk melaraskan berat sambungan antara neuron buatan, membolehkan rangkaian mempelajari dan menyesuaikan responsnya berdasarkan data input. Peraturan Delta memainkan peranan penting dalam algoritma pengoptimuman berasaskan keturunan kecerunan dan digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang, termasuk pengecaman corak, pemprosesan isyarat dan sistem kawalan.
Sejarah asal usul pemerintahan Delta dan sebutan pertama mengenainya
Peraturan Delta pertama kali diperkenalkan pada tahun 1960 oleh Bernard Widrow dan Marcian Hoff sebagai sebahagian daripada penyelidikan mereka mengenai sistem penyesuaian. Mereka bertujuan untuk membangunkan mekanisme yang membolehkan rangkaian belajar daripada contoh dan menyesuaikan sendiri pemberat sinaptiknya untuk meminimumkan ralat antara outputnya dan output yang dikehendaki. Kertas pecah tanah mereka bertajuk "Litar Pensuisan Adaptif" menandakan kelahiran peraturan Delta dan meletakkan asas untuk bidang algoritma pembelajaran rangkaian saraf.
Maklumat terperinci tentang peraturan Delta: Memperluas topik peraturan Delta
Peraturan Delta beroperasi pada prinsip pembelajaran terselia, di mana rangkaian dilatih menggunakan pasangan input-output data. Semasa proses latihan, rangkaian membandingkan output yang diramalkan dengan output yang dikehendaki, mengira ralat (juga dikenali sebagai delta), dan mengemas kini berat sambungan dengan sewajarnya. Objektif utama adalah untuk meminimumkan ralat ke atas pelbagai lelaran sehingga rangkaian menumpu kepada penyelesaian yang sesuai.
Struktur dalaman peraturan Delta: Bagaimana peraturan Delta berfungsi
Mekanisme kerja peraturan Delta boleh diringkaskan dalam langkah berikut:
-
Inisialisasi: Memulakan pemberat sambungan antara neuron dengan nilai rawak kecil atau nilai yang telah ditetapkan.
-
Penyebaran Hadapan: Mempersembahkan corak input kepada rangkaian, dan menyebarkannya ke hadapan melalui lapisan neuron untuk menjana output.
-
Pengiraan Ralat: Bandingkan output rangkaian dengan output yang dikehendaki dan hitung ralat (delta) di antara mereka. Ralat biasanya diwakili sebagai perbezaan antara output yang diramalkan dan output sasaran.
-
Kemas Kini Berat: Laraskan berat sambungan berdasarkan ralat yang dikira. Kemas kini berat boleh diwakili sebagai:
ΔW = kadar_pembelajaran * delta * input
Di sini, ΔW ialah kemas kini berat, learning_rate ialah pemalar positif kecil yang dipanggil kadar pembelajaran (atau saiz langkah), dan input mewakili corak input.
-
ulang: Teruskan mempersembahkan corak input, mengira ralat dan mengemas kini pemberat untuk setiap corak dalam set data latihan. Lelaran melalui proses ini sehingga rangkaian mencapai tahap ketepatan yang memuaskan atau menumpu kepada penyelesaian yang stabil.
Analisis ciri utama peraturan Delta
Peraturan Delta mempamerkan beberapa ciri utama yang menjadikannya pilihan popular untuk pelbagai aplikasi:
-
Pembelajaran Dalam Talian: Peraturan Delta ialah algoritma pembelajaran dalam talian, yang bermaksud ia mengemas kini pemberat selepas setiap pembentangan corak input. Ciri ini membolehkan rangkaian menyesuaikan diri dengan cepat untuk menukar data dan menjadikannya sesuai untuk aplikasi masa nyata.
-
Kebolehsuaian: Peraturan Delta boleh menyesuaikan diri dengan persekitaran tidak pegun di mana sifat statistik data input mungkin berubah dari semasa ke semasa.
-
Kesederhanaan: Kesederhanaan algoritma menjadikannya mudah untuk dilaksanakan dan cekap dari segi pengiraan, terutamanya untuk rangkaian neural bersaiz kecil dan sederhana.
-
Pengoptimuman Tempatan: Kemas kini berat dilakukan berdasarkan ralat untuk corak individu, menjadikannya satu bentuk pengoptimuman tempatan.
Jenis peraturan Delta: Gunakan jadual dan senarai untuk menulis
Peraturan Delta datang dalam variasi berbeza berdasarkan tugas pembelajaran khusus dan seni bina rangkaian. Berikut adalah beberapa jenis yang ketara:
| taip | Penerangan |
|---|---|
| Peraturan Delta Kelompok | Mengira kemas kini berat selepas mengumpul ralat selesai |
| berbilang corak input. Berguna untuk pembelajaran luar talian. | |
| Delta rekursif | Menggunakan kemas kini secara rekursif untuk menampung urutan |
| peraturan | corak input, seperti data siri masa. |
| Delta Teratur | Menggabungkan syarat penyelarasan untuk mengelakkan overfitting |
| peraturan | dan menambah baik generalisasi. |
| Delta-Bar-Delta | Menyesuaikan kadar pembelajaran berdasarkan tanda ralat |
| peraturan | dan kemas kini sebelum ini. |
Peraturan Delta menemui aplikasi dalam pelbagai domain:
-
Pengecaman Corak: Peraturan Delta digunakan secara meluas untuk tugas pengecaman corak, seperti pengecaman imej dan pertuturan, di mana rangkaian belajar untuk mengaitkan corak input dengan label yang sepadan.
-
Sistem Kawalan: Dalam sistem kawalan, peraturan Delta digunakan untuk melaraskan parameter kawalan berdasarkan maklum balas untuk mencapai tingkah laku sistem yang diingini.
-
Pemprosesan isyarat: Peraturan Delta digunakan dalam aplikasi pemprosesan isyarat adaptif, seperti pembatalan hingar dan penindasan gema.
Walaupun kegunaannya, peraturan Delta mempunyai beberapa cabaran:
-
Kelajuan Penumpuan: Algoritma mungkin menumpu secara perlahan, terutamanya dalam ruang dimensi tinggi atau rangkaian kompleks.
-
Minima Tempatan: Peraturan Delta mungkin tersekat dalam minima tempatan, gagal mencari optimum global.
Untuk menangani isu ini, penyelidik telah membangunkan teknik seperti:
-
Penjadualan Kadar Pembelajaran: Melaraskan kadar pembelajaran secara dinamik semasa latihan untuk mengimbangi kelajuan dan kestabilan penumpuan.
-
Momentum: Menggabungkan istilah momentum dalam kemas kini berat untuk melepaskan minima tempatan dan mempercepatkan penumpuan.
Ciri-ciri utama dan perbandingan lain dengan istilah yang serupa: Dalam bentuk jadual dan senarai
| Peraturan Delta lwn. | Penerangan |
|---|---|
| Penyebaran balik | Kedua-duanya adalah algoritma pembelajaran diselia untuk saraf |
| rangkaian, tetapi Backpropagation menggunakan berasaskan peraturan rantai | |
| pendekatan untuk kemas kini berat, manakala peraturan Delta menggunakan | |
| ralat antara output sebenar dan yang dikehendaki. | |
| Peraturan Perceptron | Peraturan Perceptron ialah algoritma pengelasan binari |
| berdasarkan tanda keluaran. Sebaliknya, pemerintahan Delta | |
| boleh digunakan untuk output berterusan dan tugas regresi. | |
| Kaedah Kuasa Dua Terkecil | Kedua-duanya digunakan dalam masalah regresi linear, tetapi |
| Kaedah Kuasa Dua Terkecil meminimumkan jumlah ralat kuasa dua, | |
| manakala peraturan Delta menggunakan ralat serta-merta. |
Peraturan Delta telah membuka jalan untuk algoritma pembelajaran yang lebih maju dan seni bina rangkaian saraf. Memandangkan bidang pembelajaran mesin terus berkembang, penyelidik meneroka pelbagai arah untuk meningkatkan prestasi dan kecekapan algoritma pembelajaran:
-
Pembelajaran Mendalam: Menggabungkan peraturan Delta dengan seni bina pembelajaran mendalam membolehkan pembelajaran perwakilan hierarki, membolehkan rangkaian mengendalikan tugas yang lebih kompleks dan data besar.
-
Pembelajaran Pengukuhan: Mengintegrasikan peraturan Delta dengan algoritma pembelajaran pengukuhan boleh membawa kepada sistem pembelajaran yang lebih berkesan dan boleh disesuaikan.
-
Meta-Pembelajaran: Teknik meta-pembelajaran bertujuan untuk menambah baik proses pembelajaran itu sendiri, menjadikan algoritma seperti peraturan Delta lebih cekap dan mampu membuat generalisasi merentas tugas.
Cara pelayan proksi boleh digunakan atau dikaitkan dengan peraturan Delta
Pelayan proksi memainkan peranan penting dalam pengumpulan dan prapemprosesan data, yang merupakan langkah penting untuk melatih model pembelajaran mesin seperti rangkaian berasaskan peraturan Delta. Berikut ialah beberapa cara pelayan proksi boleh dikaitkan dengan peraturan Delta:
-
Pengumpulan data: Pelayan proksi boleh digunakan untuk mengumpul dan menamakan data daripada pelbagai sumber, membantu dalam pemerolehan set data yang pelbagai untuk latihan.
-
Pengimbangan Beban: Pelayan proksi mengedarkan permintaan antara pelbagai sumber, mengoptimumkan proses pemerolehan data untuk mod pembelajaran dalam talian peraturan Delta.
-
Privasi dan Keselamatan: Pelayan proksi boleh melindungi data sensitif semasa pemindahan data, memastikan kerahsiaan maklumat yang digunakan dalam latihan peraturan Delta.
Pautan berkaitan
Untuk mendapatkan maklumat lanjut tentang peraturan Delta dan topik berkaitan, sila rujuk sumber berikut:
- Litar Pensuisan Adaptif – Kertas Asal
- Pengenalan kepada Peraturan Delta - Universiti Cornell
- Pembelajaran Mesin: Peraturan Delta dan Peraturan Perceptron – GeeksforGeeks
Kesimpulannya, peraturan Delta ialah algoritma asas yang telah menyumbang dengan ketara kepada pembangunan rangkaian saraf tiruan dan pembelajaran mesin. Keupayaannya untuk menyesuaikan diri dengan persekitaran yang berubah-ubah dan melakukan kemas kini tambahan menjadikannya alat yang berharga untuk pelbagai aplikasi. Apabila teknologi semakin maju, peraturan Delta mungkin akan terus memberi inspirasi kepada algoritma pembelajaran baharu dan memupuk kemajuan dalam bidang kecerdasan buatan.
