标签：p2 p1 t2 t1 hebbian learning 规则 Hebbian 神经元

原文链接：http://www.cnblogs.com/yaohwang/archive/2011/11/29/2367985.html

 1 %   Examples
 2 %   --------
 3 %   p1 = [-1;1;-1];
 4 %   t1 = -1;
 5 %   p2 = [1;1;-1];
 6 %   t2 = 1;
 7 %   w = hebbian_learning(p1,t1,p2,t2)
 8 function w = hebbian_learning(p1,t1,p2,t2)
 9 %   Author：Yao H. Wang
10 
11 %   hebbian_learning Summary of this function goes here
12 %   Detailed explanation goes here
13 %   w = TN。
14 %   其中T为t1,t2，即targets组成的矩阵。
15 %   N，当P的逆矩阵存在的时候为P的逆矩阵，否则为P的伪逆。
16 P = [p1';p2']';
17 T = [t1,t2];
18 [row,col] = size(P);
19 r = rank(P);
20 if (row == col) && (r==row)
21     N = inv(P);
22 else
23     N = (inv(P'*P))*P';
24 end
25 w = T*N;
26 
27 end

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标签：p2,p1,t2,t1,hebbian,learning,规则,Hebbian,神经元
来源： https://blog.csdn.net/weixin_30614109/article/details/97881630

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