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neurali:associative_learning

< reti neurali artificiali

Associative learning

Hebb nel 1949 introduce la teoria di adattamento dei neuroni nel cervello durante l'apprendimento. Descrive la plasticità delle sinapsi, che aumentano la propria efficacia (peso) in seguito ad una stimolazione continua o ripetuta della cellula afferente.

Allport aggiunge che lo schema dei collegamenti tra gli elementi di un sistema (rete di neuroni) si può realizzare per autoassociation. Può capitare che in seguito a certi tipi di input alcune cellule si attivano contemporaneamente e in tal caso esse rafforzeranno la loro associazione realizzando uno schema autoappreso. A seguito di ciò, attivando (o disattivando) un solo elemento dello schema (neurone) si attiveranno (o disattiveranno) anche tutti gli altri elementi dello schema.

Oggi il concetto di sinapsi di tipo Spike-Time Dependent Spike-time dependent plasticity, invece che indicare la simultaneità temporale delle attivazioni dei neuroni, indica il fatto che esiste una consequenzialità causale (e temporale) tra l'attivazione della prima e della seconda cellula.

Vedere somma di afferenze sinaptiche

neurali/associative_learning.txt · Last modified: 2023/06/09 10:58 by profpro