【问题标题】:Delta rule vs. gradient descent?Delta 规则与梯度下降?
【发布时间】:2017-06-19 04:34:34
【问题描述】:

梯度下降和delta规则有什么区别?

【问题讨论】:

标签: neural-network


【解决方案1】:

没有数学:delta 规则使用梯度下降来最小化感知器网络权重的误差。

梯度下降是一种通用算法,它逐渐改变参数向量以最小化目标函数。它通过向阻力最小的方向移动来做到这一点,即具有最大(负)梯度的方向。

你可以通过对目标函数求导来找到这个方向。这就像在平坦的丘陵景观中丢下一块大理石。它仅保证局部最小值。因此,简短的回答是,delta 规则是使用一般算法梯度下降的特定算法。

【讨论】:

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