Pada delta rule akan mengubah bobot yang menghubungkan antara jaringan input ke unit output (y_in) dengan nilai target (t). Hal ini dilakukan untuk meminimalkan error selama pelatihan pola. Perbailan bobot ke_i untuk setiap pola pada Delta rule adalah :
∆wi = α (t-y_in) * xi
diamana :
x = vektor input.
y_in = input jaringan ke output Y.
y_in = ∑ xi * wi
t = target (output)
Nilai w baru diperoleh dari nilai w lama ditambahkan dengan ∆w.
∆wi = wi + ∆wi
Contoh Soal :
Berikut ini adalah contoh pemetaan sebuah jaringan saraf heteroassosiative dengan menggunakan vektor input s (s1,s2,s3,s4) ke vektor output t (t1,t2)
Pasangan s1 s2 s3 s4 t1 t2
1 1 0 0 0 1 0
2 1 1 0 0 1 0
3 0 0 0 1 0 1
4 0 0 1 1 0 1
Pelatihan yang akan digunakan dalam mengenali pola contoh diatas adalah dengan aturan delta rule, yaitu :
∆wi = α (t – y_in) * xi atau ∆wi = wi + ∆wi
Adapun algoritma dari pelatihan pola tersebut adalah : (hanya bobot yang berubah pada masing-masing langkah dalam proses yang akan diperlihatkan).
Langkah 1 : Matriks bobot untuk menyimpan pasangan pola pertama yaitu s = (1,0,0,0) dan t = (1,0) diperoleh dengan cara perkalian dari sebuah pasangan vektor pelatihan diletakkan sebagai vektor kolom dan vektor target diletakkan sebagai vektor baris, sehingga hasilnya sebagai berikut :
Berikut ini adalah contoh pemetaan sebuah jaringan saraf heteroassosiative dengan menggunakan vektor input s (s1,s2,s3,s4) ke vektor output t (t1,t2)
Pasangan s1 s2 s3 s4 t1 t2
1 1 0 0 0 1 0
2 1 1 0 0 1 0
3 0 0 0 1 0 1
4 0 0 1 1 0 1
Pelatihan yang akan digunakan dalam mengenali pola contoh diatas adalah dengan aturan delta rule, yaitu :
∆wi = α (t – y_in) * xi atau ∆wi = wi + ∆wi
Adapun algoritma dari pelatihan pola tersebut adalah : (hanya bobot yang berubah pada masing-masing langkah dalam proses yang akan diperlihatkan).
Langkah 1 : Matriks bobot untuk menyimpan pasangan pola pertama yaitu s = (1,0,0,0) dan t = (1,0) diperoleh dengan cara perkalian dari sebuah pasangan vektor pelatihan diletakkan sebagai vektor kolom dan vektor target diletakkan sebagai vektor baris, sehingga hasilnya sebagai berikut :