Learning rule
ஒரு செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்பின் கற்றல் விதி அல்லது கற்றல் செயல்முறை என்பது ஒரு முறை, கணித தர்க்கம் அல்லது வழிமுறை ஆகும், இது வலையமைப்பின் செயல்திறன் மற்றும்/அல்லது பயிற்சி நேரத்தை மேம்படுத்துகிறது. வழக்கமாக, இந்த விதி நெட்வொர்க்கில் மீண்டும் மீண்டும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. ஒரு நெட்வொர்க் ஒரு குறிப்பிட்ட தரவு சூழலில் உருவகப்படுத்தப்படும்போது ஒரு நெட்வொர்க்கின் எடைகள் மற்றும் சார்பு நிலைகளைப் புதுப்பிப்பதன் மூலம் இது செய்யப்படுகிறது. ஒரு கற்றல் விதி நெட்வொர்க்கின் தற்போதைய நிலைமைகளை (எடைகள் மற்றும் சார்புகள்) ஏற்றுக்கொள்ளலாம் மற்றும் எடைகள் மற்றும் சார்புகளுக்கான புதிய மற்றும் மேம்பட்ட மதிப்புகளை வழங்க நெட்வொர்க்கின் எதிர்பார்க்கப்பட்ட முடிவு மற்றும் உண்மையான முடிவை ஒப்பிட்டுப் பார்க்கும். உருவகப்படுத்தப்படும் உண்மையான மாதிரியின் சிக்கலைப் பொறுத்து, நெட்வொர்க்கின் கற்றல் விதி ஒரு எக்ஸ்ஓஆர் கேட் அல்லது சராசரி வர்க்க பிழையைப் போல எளிமையாக இருக்கலாம் அல்லது வேறுபட்ட சமன்பாடுகளின் அமைப்பின் விளைவாக சிக்கலானதாக இருக்கலாம். கற்றல் விதி என்பது செயற்கை நெட்வொர்க்கை எவ்வளவு வேகமாக அல்லது எவ்வளவு துல்லியமாக உருவாக்க முடியும் என்பதை தீர்மானிக்கும் காரணிகளில் ஒன்றாகும். நெட்வொர்க்கை உருவாக்குவதற்கான செயல்முறையைப் பொறுத்து இயந்திர கற்றலின் மூன்று முக்கிய மாதிரிகள் உள்ளனஃ மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் மேற்பார்வை செய்யப்பட்ட கற்றல் வலுவூட்டல் கற்றல் பின்னணி இயந்திர கற்றல் முறைகளில் நிறைய கற்றல் முறைகள் ஒருவருக்கொருவர் ஒத்தவை, மேலும் அவை ஒருவருக்கொருவர் அடிப்படையாகக் கொண்டவை, இதனால் அவற்றை தெளிவான பிரிவுகளில் வகைப்படுத்துவது கடினம். ஆனால் அவற்றை 4 வகையான கற்றல் முறைகளில் பரவலாக புரிந்து கொள்ள முடியும், இருப்பினும் இந்த பிரிவுகளுக்கு தெளிவான எல்லைகள் இல்லை, மேலும் அவை பல வகையான கற்றல் முறைகளைச் சேர்ந்தவை-ஹெபியன்-நியோகாக்னிட்ரான், பிரைன்-ஸ்டேட்-இன்-ஏ-பாக்ஸ் கிரேடியன்ட் வம்சாவளி-அடலைன், ஹாப்ஃபீல்ட் நெட்வொர்க், தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க் போட்டி-கற்றல் திசையன் அளவு, சுய-ஒழுங்கமைக்கும் அம்ச வரைபடம், தகவமைப்பு அதிர்வு கோட்பாடு-போல்ட்ஸ்மேன் இயந்திரம், காச்சி இயந்திரம் இந்த கற்றல் விதிகள் ஒத்த கருத்துக்களை அடிப்படையாகக் கொண்டதாகத் தோன்றினாலும், அவை முந்தைய விதியை விட ஒரு பொதுமைப்படுத்தல் அல்லது பயன்பாடு என்பதால் அவற்றுக்கு நுட்பமான வேறுபாடுகள் உள்ளன, எனவே அவற்றை தனித்தனியாகப் படிப்பது அர்த்தமுள்ளதாக இருக்கிறது. உயிரியல் நரம்பணு வெடிப்பை விவரிக்க 1949 ஆம் ஆண்டில் டொனால்ட் ஹெப் என்பவரால் ஹெபியன் கற்றல் உருவாக்கப்பட்டது. 1950 களின் நடுப்பகுதியில் இது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் கணினி உருவகப்படுத்துதல்களுக்கும் பயன்படுத்தப்பட்டது. கற்றல் விகிதத்தைக் குறிக்கும் இடத்தில், நியூரான் i இன் உள்ளீட்டைக் குறிக்கிறது, மேலும் y என்பது நியூரானின் வெளியீடாகும். ஹெப்பின் ஆட்சி அதன் அடிப்படை வடிவத்தில் நிலையற்றது என்று நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது. ஓஜாவின் விதி, பி. சி. எம் கோட்பாடு என்பது உயிரியல் நரம்பணுக்களின் ஆய்வில் ஹெப்பின் விதியின் மேல் அல்லது அதனுடன் கட்டப்பட்ட பிற கற்றல் விதிகள் ஆகும். பெர்செப்ட்ரான் கற்றல் விதி (பி. எல். ஆர்) பெர்செப்ட்ரான் கற்றல் விதி ஹெபியன் அனுமானத்திலிருந்து உருவானது, மேலும் இது 1958 இல் ஃபிராங்க் ரோசென்ப்ளாட் தனது பெர்செப்ட்ரானில் பயன்படுத்தப்பட்டது. வலை செயல்படுத்தல் (பரிமாற்றம்) செயல்பாட்டிற்கு அனுப்பப்படுகிறது மற்றும் செயல்பாட்டின் வெளியீடு எடைகளை சரிசெய்ய பயன்படுத்தப்படுகிறது. கற்றல் சமிக்ஞை என்பது ஒரு நரம்பணு விரும்பிய பதிலுக்கும் உண்மையான பதிலுக்கும் இடையிலான வேறுபாடு ஆகும். படி செயல்பாடு பெரும்பாலும் செயல்படுத்தும் செயல்பாடாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, மேலும் வெளியீடுகள் பொதுவாக-1,0 அல்லது 1 ஆக கட்டுப்படுத்தப்படுகின்றன. எடைகள் புதுப்பிக்கப்படுகின்றன, அங்கு "டி" என்பது இலக்கு மதிப்பு மற்றும் "ஓ" என்பது பெர்செப்ட்ரானின் வெளியீடு, இது கற்றல் விகிதம் என்று அழைக்கப்படுகிறது. பயிற்சித் தரவு நேரியல் ரீதியாகப் பிரிக்கக்கூடியதாக இருந்தால் வழிமுறை சரியான வகைப்பாட்டிற்கு ஒருங்கிணைக்கிறது * போதுமான அளவு சிறியதாக இருந்தாலும் (சிறியது பொதுவாக நீண்ட கற்றல் நேரம் மற்றும் அதிக சகாப்தங்களைக் குறிக்கிறது) * இந்த கற்றல் விதியுடன் கூடிய ஒற்றை அடுக்கு பெர்செப்ட்ரான் நேரியல் ரீதியாகப் பிரிக்க முடியாத உள்ளீடுகளில் வேலை செய்ய முடியாது என்பதையும் கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும், எனவே இந்த விதியைப் பயன்படுத்தி எக்ஸ்ஓஆர் சிக்கலைத் தீர்க்க முடியாது 1970 ஆம் ஆண்டில் பேக் புரோபகேஷன் செப்போ லின்னைன்மா பேக் புரோபகேஷன் வழிமுறையை உருவாக்கியதாகக் கூறப்படுகிறது, ஆனால் வழிமுறையின் தோற்றம் 1960 களில் பல பங்களிப்பாளர்களுடன் செல்கிறது. இது நேரியல் பெர்செப்ட்ரான் மற்றும் டெல்டா கற்றல் விதியில் உள்ள குறைந்தபட்ச சராசரி சதுர வழிமுறையின் பொதுமைப்படுத்தலாகும். இது இலக்கு மதிப்புகள் மற்றும் நெட்வொர்க் வெளியீடுகளுக்கு இடையில், சாத்தியமான நெட்வொர்க் எடைகள் மூலம் சாய்வு இறங்கு தேடலை செயல்படுத்துகிறது, பிழையை மீண்டும் மீண்டும் குறைக்கிறது. விதவை-ஹாஃப் கற்றல் (டெல்டா கற்றல் விதி) பெர்செப்ட்ரான் கற்றல் விதியைப் போன்றது, ஆனால் வெவ்வேறு தோற்றத்துடன். இது அடலைன் நெட்வொர்க்கில் பயன்படுத்துவதற்காக உருவாக்கப்பட்டது, இது முக்கியமாக பயிற்சியின் அடிப்படையில் பெர்செப்ட்ரானிலிருந்து வேறுபடுகிறது. எடைகள் உள்ளீடுகளின் (நிகர) எடையுள்ள கூட்டுத்தொகைக்கு ஏற்ப சரிசெய்யப்படுகின்றன, அதேசமயம் பெர்செப்ட்ரானில் எடையுள்ள தொகையின் அடையாளம் வெளியீட்டை தீர்மானிக்க பயனுள்ளதாக இருந்தது, ஏனெனில் வாசல் 0,-1, அல்லது + 1 ஆக அமைக்கப்பட்டது. இது அடலைனை சாதாரண பெர்செப்ட்ரானிலிருந்து வேறுபடுத்துகிறது. டெல்டா விதி (டி. ஆர்) சில வேறுபாடுகளுடன் பெர்செப்ட்ரான் கற்றல் விதியைப் (பி. எல். ஆர்) ஒத்திருக்கிறதுஃ டி. ஆரில் உள்ள பிழை (δ) என்பது 0,1 அல்லது-1 (பி. எல். ஆரில் உள்ளதைப் போல) மதிப்புகளைக் கொண்டிருப்பதற்கு மட்டுப்படுத்தப்படவில்லை, ஆனால் எந்தவொரு வேறுபடுத்தக்கூடிய வெளியீடு/செயல்படுத்தும் செயல்பாட்டிற்கும் டி. ஆர் பெறப்படலாம், அதேசமயம் பி. எல். ஆரில் வாசல் வெளியீட்டு செயல்பாட்டிற்கு மட்டுமே வேலை செய்கிறது சில நேரங்களில் வித்ரோ-ஹாஃப் குறிப்பாக பைனரி இலக்குகளுக்கு பயன்படுத்தப்படும்போது மட்டுமே, இது டெல்டா விதி என்று குறிப்பிடப்படுகிறது, ஆனால் சொற்கள் பெரும்பாலும் ஒன்றுக்கொன்று மாற்றாகப் பயன்படுத்தப்படுவதாகத் தெரிகிறது. டெல்டா விதி பின்-பரப்புதல் வழிமுறையின் ஒரு சிறப்பு நிகழ்வாகக் கருதப்படுகிறது. டெல்டா விதி ரெஸ்கோர்லா-வாக்னர் மாதிரியை நெருக்கமாக ஒத்திருக்கிறது, இதன் கீழ் பாவ்லோவியன் கண்டிஷனிங் ஏற்படுகிறது. போட்டி கற்றல் போட்டி கற்றல் ஹெபியன் கற்றலின் ஒரு மாறுபாடாகக் கருதப்படுகிறது, ஆனால் இது தனித்தனியாக விவாதிக்கப்படும் அளவுக்கு சிறப்பு வாய்ந்தது. நெட்வொர்க்கில் உள்ள ஒவ்வொரு முனையிலும் நிபுணத்துவத்தை அதிகரிப்பதன் மூலம் போட்டி கற்றல் செயல்படுகிறது. தரவுகளுக்குள் கிளஸ்டர்களைக் கண்டுபிடிப்பதற்கு இது மிகவும் பொருத்தமானது. போட்டி கற்றல் கொள்கையை அடிப்படையாகக் கொண்ட மாதிரிகள் மற்றும் வழிமுறைகளில் திசையன் அளவீடு மற்றும் சுய ஒழுங்கமைக்கும் வரைபடங்கள் (கோஹோனென் வரைபடங்கள்) அடங்கும். இயந்திர கற்றல் முடிவு மரம் கற்றல் முறை அங்கீகாரம் சார்பு-மாறுபாடு சங்கடம் ஒரு மதிப்பீட்டாளரின் சார்பு எதிர்பார்ப்பு-அதிகபட்சமாக்கல் வழிமுறை குறிப்புகள் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் கற்றல்