Метод дифференциального обучения Хэбба

Метод сигнального обучения Хэбба предполагает вычисление свертки предыдущих изменений выходов для определения изменения весов. Настоящий метод, называемый методом дифференциального обучения Хэбба, использует следующее равенство:

w_ij(t+1) = w_ij(t) + [OUT_i(t) – OUT_i(t–1)][ OUT_j(t) – OUT_j(t–1)],

где w_ij(t) – сила синапса от нейрона i к нейрону j в момент времени t; OUT_i(t) – выходной уровень пресинаптического нейрона в момент времени t; OUT_j(t) – выходной уровень постсинаптического нейрона в момент времени t.

Рис. Б.1. Сеть «Инстар» Гроссберга