Дельта правило - это метод обновления весов нейронной сети в процессе обучения. Суть его заключается в том, что веса корректируются на основе разницы между ожидаемым и фактическим выходом сети.
Когда нейронная сеть обучается с помощью дельта правила, сначала подается входной сигнал на входной слой нейронов. Затем сигнал передается через скрытые слои нейронов и наконец поступает на выходной слой нейронов. Выход сети сравнивается с ожидаемым выходом и вычисляется ошибка (разностный сигнал). Эта ошибка используется для коррекции весов в нейронах с помощью дельта правила.
Каждый вес нейрона обновляется путем умножения разницы между ожидаемым и фактическим выходом сети на входной сигнал и на некоторую скорость обучения. Данный процесс повторяется для каждого нейрона и каждого веса в сети до тех пор, пока ошибка не станет приемлемой.
Таким образом, нейронную сеть обучают с помощью дельта правила, чтобы минимизировать ошибку предсказания и улучшить качество работы сети.