Lecture19
11.3.Delta Learning Rule
The delta learning rule is only valid for continuous activation functions as defined before, and in the supervised training mode. The learning signal for this rule is called delta and is defined as follows:
Download the lecture.
This example discusses the delta learning rule as applied to the network shown in Figure . Training input vectors, desired responses, and initial weights are identical to those in the previous Example . The delta learning requires
that the value f (net) be computed in each step. If you work on the unipolar activation function ,the derivative of f(net) will be changed to
f (net) =o(1-o)
,and in the same way the value f (net) will be computed in each step
المادة المعروضة اعلاه هي مدخل الى المحاضرة المرفوعة بواسطة استاذ(ة) المادة . وقد تبدو لك غير متكاملة . حيث يضع استاذ المادة في بعض الاحيان فقط الجزء الاول من المحاضرة من اجل الاطلاع على ما ستقوم بتحميله لاحقا . في نظام التعليم الالكتروني نوفر هذه الخدمة لكي نبقيك على اطلاع حول محتوى الملف الذي ستقوم بتحميله .