Авторские права на сайт принадлежат Данилу и Евгению Гилядовым
:
Обучение Хебба (Hebbian learning) — это один из наиболее ранних алгоритмов обучения нейронных сетей, предложенный канадским нейрофизиологом Дональдом Хеббом в 1949 году.
Суть правила Хебба заключается в следующем: если два нейрона активируются синхронно, то сила связи между ними должна быть увеличена. Математически это можно выразить так:
Δwij = ηxiyj
где wij - вес связи между нейронами i и j, η - коэффициент скорости обучения, xi и yj - выходные сигналы этих нейронов.
То есть если нейроны активируются одновременно (xi и yj равны 1), вес их связи увеличивается, в противном случае он не меняется.
Обучение Хебба позволяет нейронной сети запоминать часто встречающиеся паттерны активности нейронов и усиливать связи между ними. Это приводит к формированию ассоциативной памяти - сеть начинает распознавать и восстанавливать зашумленные или неполные входные паттерны активности.
Правило Хебба до сих пор широко применяется в нейросетевых моделях, например в сетях Хопфилда, которые используются для оптимизации, поиска паттернов и решения задач комбинаторной оптимизации.
Однако у классического обучения Хебба есть существенный недостаток - неограниченный рост синаптических весов. Для решения этой проблемы были предложены модификации, в частности, нормировка весов после каждого шага обучения. В целом правило Хебба по-прежнему остаётся важной концепцией нейр
Обучение Хебба (Hebbian learning) — это один из наиболее ранних алгоритмов обучения нейронных сетей, предложенный канадским нейрофизиологом Дональдом Хеббом в 1949 году.
Суть правила Хебба заключается в следующем: если два нейрона активируются синхронно, то сила связи между ними должна быть увеличена. Математически это можно выразить так:
Δwij = ηxiyj
где wij - вес связи между нейронами i и j, η - коэффициент скорости обучения, xi и yj - выходные сигналы этих нейронов.
То есть если нейроны активируются одновременно (xi и yj равны 1), вес их связи увеличивается, в противном случае он не меняется.
Обучение Хебба позволяет нейронной сети запоминать часто встречающиеся паттерны активности нейронов и усиливать связи между ними. Это приводит к формированию ассоциативной памяти - сеть начинает распознавать и восстанавливать зашумленные или неполные входные паттерны активности.
Правило Хебба до сих пор широко применяется в нейросетевых моделях, например в сетях Хопфилда, которые используются для оптимизации, поиска паттернов и решения задач комбинаторной оптимизации.
Однако у классического обучения Хебба есть существенный недостаток - неограниченный рост синаптических весов. Для решения этой проблемы были предложены модификации, в частности, нормировка весов после каждого шага обучения. В целом правило Хебба по-прежнему остаётся важной концепцией нейронного обучения.