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定義-ヘビアン理論とはどういう意味ですか？
ヘビアン理論は、入力因子に応じてシナプスの経時的なシナプス可塑性または動的な強化または弱化の概念を評価する、人工ニューラルネットワークの細胞活性化モデルの理論的なタイプです。
ヘッビアン理論は、ヘッビアン学習、ヘッブの法則、またはヘッブの仮定としても知られています。
Techopediaはヘビアン理論を説明します
ヘブの理論は、1949年に「行動の組織」を書いたノバスコシアの神経科学者であるドナルドヘブにちなんで命名されました。
現代の人工ニューラルネットワークでは、アルゴリズムはニューラル接続の重みを更新できます。 専門家は、これらの接続がどのように機能し、どのように変化するかを説明する「ヘブの規則」について時々話します。 ヘブ理論の魅力の一部は、ニューラルの重みと関連付けを変更することにより、エンジニアが高度な人工ニューラルネットワークから異なる結果を得ることができるという考えです。
