Ce este învățarea Hebbian?

30 mart. 2019 – 3 min citește

Cea mai simplă rețea neuronală (neuron de prag) nu are capacitatea de învățare, ceea ce reprezintă principalul său dezavantaj. În cartea „The Organisation of Behaviour”, Donald O. Hebb a propus un mecanism de actualizare a ponderilor dintre neuronii unei rețele neuronale. Această metodă de actualizare a ponderilor a permis neuronilor să învețe și a fost denumită învățare Hebbian.

Trei puncte majore au fost enunțate ca parte a acestui mecanism de învățare :

• Informația este stocată în conexiunile dintre neuroni în rețelele neuronale, sub formă de ponderi.
• Schimbarea ponderii între neuroni este proporțională cu produsul valorilor de activare a neuronilor.

• Pe măsură ce are loc învățarea, activarea simultană sau repetată a neuronilor slab conectați modifică incremental puterea și modelul ponderilor, conducând la conexiuni mai puternice.

Stimularea repetată a conexiunilor slabe dintre neuroni conduce la întărirea lor incrementală.

Noile ponderi sunt calculate prin ecuația :

Conexiuni inhibitorii

Este un alt tip de conexiune, care au un răspuns opus la un stimul. Aici, puterea conexiunii scade la stimuli repetați sau simultani.

Pentru informații detaliate despre astfel de rețele neuronale, ar trebui să se ia în considerare citirea acestui articol.

Implementarea învățării hebiene într-un perceptron

Frank Rosenblatt, în 1950, a dedus că neuronii cu prag nu pot fi utilizați pentru modelarea cogniției, deoarece nu pot învăța sau adopta din mediul înconjurător sau dezvolta capacități de clasificare, recunoaștere sau capacități similare.

Un perceptron se inspiră dintr-un model neuronal vizual biologic cu trei straturi ilustrate după cum urmează :

• Stratul de intrare este sinonim cu celulele senzoriale din retină, cu conexiuni aleatorii la neuronii din stratul următor.
• Straturile de asociere au neuroni de prag cu conexiuni bidirecționale la stratul de răspuns.
• Stratul de răspuns are neuroni de prag care sunt interconectați între ei pentru semnalizare inhibitorie competitivă.

Neuronii stratului de răspuns concurează între ei prin trimiterea de semnale inhibitorii pentru a produce ieșire. Funcțiile de prag sunt stabilite la origine pentru straturile de asociere și de răspuns. Aceasta constituie baza învățării între aceste straturi. Scopul percepției este de a activa neuronii de răspuns corect pentru fiecare model de intrare.

Concluzie

Învățarea Hebbian este inspirată de mecanismul biologic de ajustare a greutății neuronale. Ea descrie metoda de a converti un neuron o incapacitate de a învăța și îi permite să dezvolte cogniția cu răspuns la stimuli externi. Aceste concepte stau și astăzi la baza învățării neuronale.

.