قاعدة أويا

أدخل قيمة النشاط قبل المشبكي (pre): هذه القيمة تمثل شدة الإشارة القادمة من الخلية العصبية السابقة. في قاعدة أويا، يُستخدم هذا المتغير لحساب التغير في الوزن المشبكي. كلما زادت الإشارة، زاد تأثيرها على التحديث.

أدخل قيمة النشاط بعد المشبكي (post): هذا هو استجابة الخلية العصبية اللاحقة للإشارة. يتم حسابه كمجموع مرجح للمدخلات (pre مضروبة في الوزن الحالي). قاعدة أويا تستخدم post لتعديل الوزن بطريقة تحافظ على استقرار التعلم.

أدخل معدل التعلم (lr): معامل صغير يتحكم في سرعة التكيف. قيمته بين 0 و1 عادة. كلما كان أكبر، كان التحديث أسرع لكنه قد يؤدي لعدم الاستقرار. القيم الصغيرة تضمن تقارباً تدريجياً.

أدخل الوزن الحالي (weight): الوزن المشبكي الذي سيتم تحديثه. في البداية يمكن أن يكون عشوائياً صغيراً. قاعدة أويا تحدث الوزن باستخدام الصيغة: Δw = lr * (post * pre - post² * w). ثم الوزن الجديد = weight + Δw.