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neurali:generealized_hebbian_alghoritm

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neurali:generealized_hebbian_alghoritm [2015/07/05 11:57]
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neurali:generealized_hebbian_alghoritm [2020/06/08 22:20] (current)
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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]]
 +
  
neurali/generealized_hebbian_alghoritm.txt · Last modified: 2020/06/08 22:20 (external edit)