Перцептрон: відмінності між версіями

Пізніше, з розробкою поняття [[багатошаровий перцептрон Румельхарта|багатошарового перцептрону]], альфа-систему було модифіковано, і її стали називати ''[[дельта-правило]]м''. Модифікацію було проведено з метою зробити функцію навчання [[Диференціювання (математика)|диференційовною]] (наприклад, [[Сигмоїда|сигмоїдною]]), що в свою чергу потрібно для застосування методу [[МетодГрадієнтний найшвидшого спускуспуск|градієнтного спуску]], завдяки якому можливе навчання більше ніж одного шару.

Для навчання багатошарових мереж ряд учених, у тому числі {{Не перекладено|Девід Румельхарт|Д.&nbsp;Румельхартом||David Rumelhart}}, було запропоновано [[МетодГрадієнтний найшвидшого спускуспуск|градієнтний алгоритм]] навчання з учителем, що проводить сигнал помилки, обчислений ''виходами'' перцептрона, до його ''входів'', шар за шаром. Зараз це є найпопулярніший метод навчання багатошарових перцептронов. Його перевага в тому, що він може навчити ''всі'' шари нейронної мережі, і його легко прорахувати локально. Однак цей метод є дуже довгим, до того ж, для його застосування потрібно, щоб передавальна функція нейронів була диференційовною. При цьому в перцептронах довелося відмовитися від бінарного сигналу, і користуватися на вході [[Дійсні числа|неперервними значеннями]].<ref>Хайкин С., 2006, с. 225—243, 304—316.</ref>