神经网络的一种新型随机Hebb式学习规则
无序系统与神经网络
2007-05-23 v1 q-bio
摘要
我们提出了一种新的随机Hebb式学习规则用于神经网络。该学习规则是随机的，这取决于于单突触修正诱发的时刻，这些修正是由突触前和突触后激活引起的。此外，学习规则不仅影响突触前和突触后神经元之间突触的突触可塑性，还影响突触前和突触后神经元的其他遥远突触。这种形式的可塑性最近受到实验探讨的关注，称为异塑性（heterosynaptic plasticity）。我们的学习规则对这种突触修正提供了定性解释。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0307666,
title = {A novel stochastic Hebb-like learning rule for neural networks},
author = {Frank Emmert-Streib},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0307666},
year = {2007}
}
备注
10 pages, 7 figures