हेब का नियम, जिसे हेबियन लर्निंग के रूप में भी जाना जाता है, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण अवधारणा है, क्योंकि यह एक मौलिक तंत्र प्रदान करता है जिसके द्वारा ये नेटवर्क सीख सकते हैं और समय के साथ अनुकूल हो सकते हैं। यह नियम, जिसे पहली बार 1949 में कनाडाई मनोवैज्ञानिक डोनाल्ड हेब द्वारा प्रस्तावित किया गया था, इस विचार पर आधारित है कि दो न्यूरॉन्स के बीच कनेक्शन की ताकत बढ़ जाती है जब वे एक साथ फायर करते हैं, जब वे एक साथ फायर करते हैं, तो वे एक साथ फायर करते हैं। यह सिद्धांत न्यूरॉन्स को सीखने और अनुकूलन करने में सक्षम बनाता है, अक्सर उपयोग किए जाने वाले कनेक्शन को मजबूत करने के लिए, जबकि अक्सर उपयोग किए जाने वाले कनेक्शन को मजबूत करने के लिए।
समझाएं कि कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में हेब का नियम क्यों महत्वपूर्ण है।