Hebbian 神经网络

本文介绍了Hebbian神经网络的基本概念,包括其定义、训练算法和具体的学习过程。Hebbian理论提出,当神经元A和B同时激活时,它们之间的连接权重会增强。算法包括初始化权重、激活计算、权重校正的步骤,通过迭代更新直至权重稳定。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Hebbian neural network

定义

Hebbian wiki定义如下所示:

The theory is often summarized as "Cells that fire together wire together."
This summary, however, should not be taken too literally. Hebb emphasized that cell A needs to "take part in firing" cell B, and such causality can occur only if cell A fires just before, not at the same time as, cell B. 
This important aspect of causation in Hebb's work foreshadowed what is now known about spike-timing-dependent plasticity, which requires temporal precedence.

如果A和B总是同时被触发,那么A与B的权重就会增加,但A与B不是同时发生的,通常B发生与A之后。

算法

公式

       ,其中是学习速率,

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