[Inception V1]赫布学习理论(Hebbian theory)
概念
赫布学习理论(Hebbian theory)是一个神经科学理论,解释了在学习的过程中脑中的神经元所发生的变化。赫布理论描述了突触可塑性的基本原理,即突触前神经元向突触后神经元的持续重复的刺激,可以导致突触传递效能的增加。
赫布理论解释了神经元如何组成联接,从而形成记忆印痕。
赫布理论阐明了细胞集群(Cell Assemblies)的形态和功能:“两个神经元或者神经元系统,如果总是同时被激发,就会形成一种‘组合’,其中一个神经元的激发会促进另一个的激发。
”赫布同时写道:“如果一个神经元持续激活另一个神经元,前者的轴突将会生长出突触小体(如果已有,则会继续长大)和后者的胞体相连接。”
在人工神经网络中,突触间传递作用的变化被当作是(被映射成)神经元网络图中相应权重的变化。
- 如果两个神经元同步激发,则它们之间的权重增加
- 如果单独激发,则权重减少。
赫布学习规则是最古老的也是最简单的神经元学习规则。
例子
我们举个例子:
比如我们想要识别一只 猫,有一些神经元是识别 [猫耳朵]、 [猫鼻子]、 [猫脸]、 [猫尾巴]。
如果这个图像中真的有猫,那么这些和猫有关的神经元都会被激活——而且往往是会一起激活!(因为一只猫肯定会有猫的专有的特征,如果猫显示不全,那么图中有什么猫的特征,就会有与之相关的神经元被激活)
与猫有关的神经元“同时激活”——“Neurons that fire together, wire together”,这就体现了赫布学习理论:神经元之间的突触“用进废退”——神经元之间的联合评判。
赫布学习理论是CV的一个非常重要的理论基础。
参考文献
- 赫布理论 —— 机器学习思想的萌芽
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