为什么赫布规则在人工神经网络中很重要?
赫伯规则,也称为赫伯学习,是人工神经网络领域的一个重要概念,因为它提供了一个基本的机制,通过这种机制,这些网络可以随着时间的推移学习和适应.该规则最初由加拿大心理学家唐纳德·赫伯于1949年提出,基于这样的想法:当两个神经元之间连接的强度增加时,它们会一起发射.这意味着如果特定的输入持续导致特定的输出,与该输入/输出对相关的神经元之间的连接的强度会变得更强,使其更有可能在未来当相同的输入遇到时产生相同的输出.换句话说,神经元一起发射,连接在一起.这种简单的原则使神经网络能够通过加强经常使用的连接和适应.因为它提供了重要的基础,它可以在许多生物学领域发挥核心作用.因为它提供了简单的基础,它可以通过网络网络学习或网络学习来改善它们的性能.