偏向随机漫步学习：试错学习的神经生理学关联

神经网络模型为细胞水平学习的研究提供了理论检验平台。唯一经实验验证的学习规则——赫尔维规则，在其能力受限于训练网络执行复杂任务。已识别的负责赫尔维式长期增强的细胞机制——NMDA 受体，功能高度多样。其功能与有效性受到各种化合物和条件的调节，可能由非局部现象所主导。此外，已证明 NMDA 受体对某些学习类型并非必不可少。我们已证明，另一种神经网络学习规则——趋化算法，在理论上远超赫尔维规则，并且与实验数据一致。突触权重空间中的偏向随机漫步是神经活动中内在的学习规则，可能解释某些学习类型——尤其是精细动作习得。