delta rule的意思|示意
德尔塔定律（一种学习法则）
delta rule的用法详解
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英语单词delta rule是一种基于有限差分（finite differences）的梯度下降（gradient descent）方法，用于解决机器学习中的参数估计问题。它的工作原理是：通过计算损失函数在某一点的梯度，来找出使损失函数最小的参数。
在机器学习中，Delta rule可以被用于训练简单的多层感知机（MLP）网络，即我们可以通过它来训练模型以最小化其损失函数。它可以用于解决分类任务，回归任务，和其他有监督学习（supervised learning）任务。
Delta rule使用一种叫做梯度下降（Gradient descent）的学习策略来实现参数估计，它不断地迭代参数以期望最小化损失函数。梯度下降的公式是：参数的更新＝参数的当前值＋学习率＊梯度，梯度是损失函数与每个参数的偏导数之积。
Delta rule很容易理解，但实际上它会出现收敛问题，即当训练时间过长时，模型可以逐渐收敛到局部最优，而不是全局最优。因此，在使用Delta rule时，必须调节学习率，以避免模型不同步或收敛到局部最优。
总的来说，delta rule的用法极其简单，可以用于解决机器学习中的参数估计问题，也可以训练简单的多层感知机网络，但它也会出现收敛问题，所以需要调节学习率以避免模型不同步或收敛到局部最优。
'delta rule相关短语
1、 general delta rule 通用差距法则
2、 generalized delta rule 法则
3、 Fuzzy delta rule Fdelta规则
4、 Delta-Rule 为学习法则
5、 modified delta rule 修正的δ学习规则
6、 delta learning rule 学习规则