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。Hebb學習規則只根據神經元連線間的激活水平改變權值,因此這種方法又稱為相關學習或並聯學習。
基本介紹
- 中文名:Hebb學習規則
- 外文名:Hebbian Learning Rule
- 提出者:赫布
- 地點:加拿大
產生來源

公式方法

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。Hebb學習規則只根據神經元連線間的激活水平改變權值,因此這種方法又稱為相關學習或並聯學習。
學習是神經網路研究的一個重要內容,它的適應性是通過學習實現的。根據環境的變化,對權值進行調整,改善系統的行為。由Hebb提出的Hebb學習規則為神經網路的學習算法奠定了基礎。Hebb規則認為學習過程最終發生在神經元之間的突觸部位,突觸的...
Hebb學習規則成為連線學習的基礎。神經網路是由具有適應性的簡單單元組成的廣泛並行互連的網路。Kohonen提出自組織映射網路。Haken根據協同形成結構,競爭促進發展的規律,將協同的非線性動力理論與神經網路有機結合,提出了協同聯想記憶網路。Am...
2.5.1Hebb學習規則032 2.5.2Perceptron (感知器)學習規則034 2.5.3δ(Delta)學習規則034 2.5.4LMS(最小均方)學習規則036 2.5.5Correlation(相關)學習規則036 2.5.6Winner-Take-All(勝者為王)學習規則036 2.5.7...
1943年,美國心理學家麥卡洛克(McCul-loch, W. S.)和數學家皮特斯(Pitts , W.)提出的利用神經元網路對信息進行處理的數學模型,以及1949年希博(Hebb)提出的神經元之間連結強度變化的學習規則,即希博規則,開創了神經元網路的新局面...
7.4.1Hebb學習規則 7.4.2Delta(δ)學習規則 7.5神經網路的特徵及要素 7.5.1神經網路特徵 7.5.2神經網路三要素 7.6神經網路控制的研究領域 思考題 第8章典型神經網路及非線性建模 8.1單神經元網路 8.2BP神經網路 8.2.1...
自從40年代赫布(D.O. Hebb)提出的學習規則以來,人們相繼提出了各種各樣的學習算法,Rumelhart等提出的誤差反向傳播法,即BP(error BackPropagation)算法是影響最為廣泛的算法之一。BP是自動控制上最重要、套用最多的有效算法之一。誤差...
2.4 神經網路學習 2.4.1 Hebb學習規則 2.4.2 Perceptron學習規則 2.4.3 δ學習規則 2.4.4 LMS學習規則 2.4.5 Correlation學習規則 2.4.6 Winner?Take?All學習規則 2.4.7 Outstar學習規則 本章小結 思考與練習 3...
自組織特徵映射是一種競爭學習網路,可以通過神經元之間的競爭實現大腦神經系統中的“近興奮遠抑制”功能,並具有把高維輸入映射到低維的能力(拓撲保形特性)。如果在學習過程中逐步縮小神經元之間的作用鄰域, 並用 hebb 學習規則增強中心...
了解機器學習的基本概況。分別從監督學習、無監督學習、弱監督學習、強化學習幾個角度來闡述其基本原理。課時 第一節 引言 第二節 有監督學習 第三節 無監督學習 第四節 弱監督學習 第五節 強化學習 09 深度學習 介紹Hebb學習規則、...
2.5神經網路學習 2.5.1Hebb學習規則 2.5.2離散感知器學習規則 2.5.3記憶學習規則 2.5.4連續感知器學習規則 2.5.5相關學習規則 2.5.6競爭學習規則 2.6人工神經網路信息處理能力 2.7神經網路的特點與優點 2.7.1神經網路的...
6.2 模式聯想學習規則的理論基礎 6.2.1 Hebb規則 6.2.2 ? 學習規則 6.3 模式聯想機模型 6.3.1 模式聯想機模型的Hebb規則 6.3.2 模式聯想機中的? 規則 6.4 實例練習 6.4.1 練習1:Hebb規則學習的相似性和泛化 ...
2.2.3 神經元的學習法則 2.2.4 神經元的計算原理 2.3 十種常用的學習規則 2.3.1 Hebb學習規則 2.3.2 感知器的學習規則 2.3.3 δ學習規則 2.3.4 Widnow-Hoff學習規則 2.3.5 相關學習規則 2.3.6 “勝者為王...
9.3 神經網路自適應主成分估計的學習算法 9.3.1 第一主成分估計——Oja的正規化Hebb學習規則 9.3.2 多個主成分估計——對稱子空間學習規則 9.3.3 多個主成分估計——廣義Hebb算法 9.3.4 多個主成分估計——隨機梯度上升算法 ...
1949年,Hebb基於神經網路結構提出Hebb學習規則,即在對問題的認知過程中,有關突觸發生變化,導致突觸連線的增強和傳遞效能的提高,這個過程將形成廣泛並行互聯的學習存儲單元。在此基礎上,Haken將協同的非線性動力理論與神經網路有機結合,...
2.4人工神經網路的學習機理與Hebb學習規則 2.5教師示教學習與無教師示教學習 2.6生物神經網路與人工神經網路的比較 2.7模式識別的基本定義與方法 2.8線性分類器 第三章 神經網路的初期模型與基本算法 3.1感知機模型與感知機學習規則...
第7章 有監督的Hebb學習90 7.1 目標90 7.2 理論與例子90 7.2.1 線性聯想器91 7.2.2 Hebb規則91 7.2.3 偽逆規則93 7.2.4 套用95 7.2.5 Hebb學習的變形96 7.3 小結97 7.4 例題98 7.5 結束語105 7.6...
根據目前連續吸引子研究成果得知,連續吸引子的學習規則問題沒有得到徹底的解決,我們通過利用連續模式之間的相關矩陣,直接利用Hebb-Learning學習方法得到網路的連續吸引子及權值。為研究連續吸引子在機器智慧型中的套用問題,我們選擇了HTM(...