HebbNets：具赫布学习规则的动态网络
适应与自组织系统
2007-05-23 v1 q-bio
摘要
已被证明，神经系统最引人注目的特征之一，即所谓的“可塑性”（亦即在不同结构层次上的高适应性）主要基于赫布学习，这是一组略微不同的、修改神经元之间突触连接的机制。这些变化依赖于神经活动，并赋予神经网络特殊的动态行为。从结构角度看，当系统输入仅为噪声时，在此类动态结构于“持续”条件下可能涌现何种网络结构，是一个开放问题。在本文中我们提出并研究“HebbNets”，即具有随机噪声输入、其结构变化完全由受神经生物学启发的赫布学习规则所支配的网络。我们表明，赫布学习能够发展出广泛的网络结构，包括无标度小世界网络。
引用
@article{arxiv.nlin/0212010,
title = {HebbNets: Dynamic network with Hebbian learning rule},
author = {G. Szirtes and Zs. Palotai and A. Lorincz},
journal= {arXiv preprint arXiv:nlin/0212010},
year = {2007}
}
备注
10 pages, 6 figures submitted to Physica D