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Hebb學習規則是一個無監督學習規則,這種學習的結果是使網路能夠提取訓練集的統計特性,從而把輸入信息按照它們的相似性程度劃分為若干類。這一點與人類觀察和認識世界的過程非常吻合,人類觀察和認識世界在相當程度上就是在根據事物的統計特徵進行分類。

  赫布(1904-1985)是加拿大著名生理心理學家。在1949年出版的《行為的組織》中,赫布提出了其神經心理學理論。

  赫布認為神經網路的學習過程最終是發生在神經元之間的突觸部位,突觸的聯結強度隨著突觸前後神經元的活動而變化,變化的量與兩個神經元的活性之和成正比。

  Hebb學習規則是一個無監督學習規則,這種學習的結果是使網路能夠提取訓練集的統計特性,從而把輸入信息按照它們的相似性程度劃分為若干類。這一點與人類觀察和認識世界的過程非常吻合,人類觀察和認識世界在相當程度上就是在根據事物的統計特徵進行分類。

  由赫布提出的Hebb學習規則為神經網路的學習演算法奠定了基礎,在此基礎上,人們提出了各種學習規則和演算法,以適應不同網路模型的需要。有效的學習演算法,使得神經網路能夠通過聯結權重的調整,構造客觀世界的內在表徵。
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