67、神经网络可塑性：Hebbian规则的实现与优化

神经网络可塑性：Hebbian规则的实现与优化

在神经网络的发展中，为系统添加可塑性是提升其性能和适应性的关键一步。本文将详细探讨如何为直接编码的神经网络系统引入可塑性，以及实现相关学习规则和操作的具体方法。

1. 神经网络可塑性概述

在现有的神经网络系统中，虽然已经构建了先进的拓扑和权重进化平台，但存在一个明显的不足：基于神经网络的智能体在其生命周期内缺乏学习能力。它们主要通过外部的训练机制，不断尝试不同的参数组合，直到找到更合适的参数和突触权重组合，从而产生更适应环境的智能体。然而，真正的学习应该是神经网络在与环境的交互过程中，根据自身的经验发生变化和适应。

生物有机体中的神经网络通过进化形成了特定的神经拓扑、可塑性参数和初始突触权重值。这些因素使得神经网络能够基于可塑性和初始设置，在生命周期内学习如何与环境交互、改变和适应，以提高自身的适应性。可塑性参数允许神经网络在与环境交互时发生变化，而初始突触权重值则为智能体指明了初始的发展方向，期望可塑性能够引导拓扑和突触权重朝着有利于智能体探索、学习和适应的方向变化。

当引入可塑性时，会带来一系列新的问题，例如：需要添加哪些新的变异算子？如何使变异算子针对可塑性学习规则所使用的特定参数集？在神经元具有可塑性的调优阶段，通过遗传算法进化的具有可塑性的神经网络与通过模因算法进化的神经网络有何区别？在调优阶段，应该扰动突触权重还是可塑性参数？

2. 可塑性学习规则

为了为系统添加神经网络可塑性，我们将实现三种类型的可塑性函数：标准的Hebbian可塑性、更高级的Oja规则以及最具动态性和灵活性的神经调节方法。本文将重点介绍Hebbian规则。

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