Delta Kuralı
Delta Rule
Tanım
Öğrenme sırasında iki uyarıcı veya kavram arasındaki bağın güçlenme miktarının, ulaşılabilecek maksimum güç ile mevcut güç arasındaki farkın bir fonksiyonu olarak değiştiğini savunan associasyonist öğrenme ilkesidir.
Örnek Vaka / Uygulama
Bir köpeğin zil sesine salya tepkisi vermesini sağlayan klasik koşullanma deneyinde, zil sesiyle birlikte et (beklenmeyen ödül) verildiğinde, aradaki 'beklenti hatası' büyüktür. Bu hata payı delta kuralı gereği bağın (zil-salya) hızla güçlenmesine yol açar. Ödül istikrarlı hale geldiğinde hata sıfıra yaklaşır ve öğrenme hızı (delta değişimi) durma noktasına gelir.
Derin Analiz
Bilişsel bilimler, bağlantısalcı (connectionist) öğrenme kuramları ve yapay sinir ağlarının temellerinde yer alan delta kuralı, hata temelli öğrenme modellerinin merkezindedir. Rescorla-Wagner modeli gibi klasik koşullanma kuramlarında da matematiği temellendiren bu kural, sisteme giren bilginin beklenen sonuç ile gerçekleşen sonuç arasındaki tutarsızlık (hata payı) ölçüsünde ağırlıkları veya bağ güçlerini güncellediğini öngörür. Matematiksel olarak gradyan iniş (gradient descent) optimizasyonuna dayanır ve sistemin hatayı minimize etme yönündeki adaptif kapasitesini formalize eder.
Etimoloji
Matematiksel bir terim olan 'delta' (Δ), antik Yunanca alfabe harfi olup değişim veya fark anlamında kullanılır; 'regula' (Latince kural, düstur) kelimesinden türetilmiştir.
Karıştırmayın
Hebb kuralı ile sıkça karıştırılır; Hebb kuralı sadece eşzamanlı aktivasyonu baz alırken, delta kuralı hata (fark) geri bildirimini ve beklenti tutarsızlığını denkleme dahil eder.