Алгоритм обучения Хэбба
По существу Хэбб предположил, что синаптическое соединение двух нейронов усиливается, если оба эти нейрона возбуждены. Это можно представить как усиление синапса в соответствии с корреляцией уровней возбужденных нейронов, соединяемых данным синапсом. По этой причине алгоритм обучения Хэбба иногда называется корреляционным алгоритмом.
Идея алгоритма выражается следующим равенством:
wij(t+1) = wij(t) + NETi NETj,
где wij(t) – сила синапса от нейрона i к нейрону j в момент времени t; NETi – уровень возбуждения предсинаптического нейрона; NETj – уровень возбуждения постсинаптического нейрона.
Концепция Хэбба отвечает на сложный вопрос, каким образом обучение может проводиться без учителя. В методе Хэбба обучение является исключительно локальным явлением, охватывающим только два нейрона и соединяющий их синапс; не требуется глобальной системы обратной связи для развития нейронных образований.
Последующее использование метода Хэбба для обучения нейронных сетей привело к большим успехам, но наряду с этим показало ограниченность метода; некоторые образы просто не могут использоваться для обучения этим методом. В результате появилось большое количество расширений и нововведений, большинство из которых в значительной степени основано на работе Хэбба.
Дата добавления: 2015-04-03; просмотров: 1164;