68、神经网络中的学习规则与神经调节机制

神经网络中的学习规则与神经调节机制

在神经网络的研究中，学习规则和神经调节机制是实现神经网络可塑性的关键。下面将详细介绍几种常见的学习规则及其实现，以及神经调节机制的原理。

1. Hebbian学习规则

Hebbian学习规则是一种经典的突触可塑性规则，它基于突触前后神经元的活动历史来改变突触强度。根据学习参数的使用方式，可分为标准Hebbian学习规则和每个突触权重使用独立学习参数的Hebbian学习规则。

1.1 标准Hebbian学习规则

标准Hebbian学习规则使用一个全局的学习参数 h 来更新神经元的所有突触权重。其权重更新公式为： Updated_Wi = Wi + h * Ii * Output ，其中 Wi 是突触权重， Ii 是与该突触权重相关的输入信号， Output 是神经元的输出。

以下是标准Hebbian学习规则的实现代码：

hebbian(neural_parameters) ->
    [(lists:random() - 0.5)];
hebbian(weight_parameters) ->
    [].

hebbian([H], IAcc, Input_PIdPs, Output) ->
    hebbian(H, IAcc, Input_PIdPs, Output, []).

hebbian(H, [{IPId, Is}|IAcc], [{I