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--- neurali:generealized_hebbian_alghoritm [2015/07/05 11:57] – profpro
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+====== Generealized  Hebbian  Alghoritm======
+Hebbian Learning Rule???
+Questo è un algoritmo del 1989, ed è noto anche come regola di Sanger...
+Studiando il numero dei neuroni presenti nel cervello dell'uomo viene rilevato che con l'aumentare dell'età e delle esperienze memorizzate, non ci sono variazioni sulla quantità di neuroni
+Queste osservazioni portarono Hebb <del>Hebbian</del> (nel 1949) ad ipotizzare che le informazioni fossero memorizzate modificando i collegamenti sinaptci.
+Si utilizza per [[neurali:Artificial Neural Network|tipi di reti]] neurali [[neurali:feedforward neural network]], lineari, con [[neurali:addestramento|apprendimento]] senza supervisione.
+Rispetto alla regola di Oja differisce perché la rete possiede più output.
+I cambiamenti nei pesi delle sinapsi sono proporzionali alla correlazione tra le attivazioni dei neuroni davanti e dietro la sinapsi e **non** in base ad un addestramento che propone un output desiderato.
+Ecco cosa può avvenire tra i neuroni nel cervello : [[neurali:neuroni#somma_di_afferenze_sinaptiche]]
+vedere sinapsi [[neurali:Long-Term Plasticity]]