概念 赫布学习理论(Hebbian theory)是一个神经科学理论，解释了在学习的过程中脑中的神经元所发生的变化。赫布理论描述了突触可塑性的基本原理，即突触前神经元向突触后神经元的持续重复的刺激，可以导致突触传递效能的增加。 赫布理论解释了神经元如何组成联接，从而形成记忆印痕
我已经有两年 ML 经历，这系列课主要用来查缺补漏，会记录一些细节的、自己不知道的东西。 本节内容综述 本节课 杨舒涵 讲解。 第一部分通过生物现象 `赫布理论 ，引出机器学习相关技术。 接下来，是几个文章的报告，首先是知识蒸馏。 接着是 Memory Aware Synapses: Learning what (not
模糊认知图（Fuzzy Cognitive Map，FCM）基本结构与原理 结构 1. 基本的关系： 模糊认知图(FCM) = 模糊逻辑(Fuzzy logic) + 神经网络(Neural Network) 2. 组成结构[1] 模糊认知图是有向图，它由表示概念(concept)的节点和带有权值(weight)的弧线组成。模糊认知图中的所有值都是模
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Abstract 大多数基本行为，如移动手臂抓住物体或走进隔壁房间探索博物馆，都是在几秒钟的时间尺度上进化的；相反，神经元动作电位则是在几毫秒的时间尺度上发生的。因此，大脑的学习规则必须弥合这两个不同时间尺度之间的差
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 = heb
原文链接：http://www.cnblogs.com/yaohwang/archive/2011/12/02/2367984.html //hebbian_learning2.m 1 % Examples 2 % -------- 3 % p1 = [1;1;-1;1]; 4 % t1 = 0; 5 % p2 = [1;-1;1;1]; 6 % t2 = 0; 7 % p3 = [-1;-1;-1;1] 8 % t3 =
