Основы теории нейронных сетей



         

Метод дифференциального обучения Хэбба


Метод сигнального обучения Хэбба предполагает вычисление свертки предыдущих изменений выходов для определения изменения весов. Данный же метод, называемый методом дифференциального обучения Хэбба, использует следующее равенство:

 w_{ij}(t+1)=w_{ij}(t)+[OUT_i(t)-OUT_i(t-1)][OUT_j(t)-OUT_j(t-1)],

где

w_{ij}(t)
— сила синапса от нейрона
i
к нейрону
j
в момент времени
t
,
OUT_i(t)
— выходной уровень пресинаптического нейрона в момент времени
t
,
OUT_j(t)
— выходной уровень постсинаптического нейрона в момент времени
t
.




Содержание  Назад  Вперед