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- 定義-ヘビアン理論とはどういう意味ですか？
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- Techopediaはヘビアン理論を説明します
定義-ヘビアン理論とはどういう意味ですか？
ヘビアン理論は、入力因子に従ってシナプスの「シナプス可塑性」またはシナプスの動的な強化または弱化の概念を評価する、人工ニューラルネットワークの細胞活性化モデルの理論的なタイプです。
ヘッビアン理論は、ヘッビアン学習、ヘッブの法則、またはヘッブの仮定としても知られています。
Microsoft AzureとMicrosoft Cloudの紹介|このガイドを通して、クラウドコンピューティングとは何か、Microsoft Azureを使用してクラウドからビジネスを移行および実行する方法を学習します。
Techopediaはヘビアン理論を説明します
ヘブの理論は、1949年に「行動の組織」を書いたノバスコシア出身の神経科学者であるドナルドヘブにちなんで命名されました。これは人工ニューラルネットワークの開発の基礎の一部です。
現代の人工ニューラルネットワークでは、アルゴリズムはニューラル接続の重みを更新できます。専門家は、これらの接続がどのように機能し、どのように変化するかを説明する「ヘブの規則」について時々話します。 Hebbian理論の魅力の一部は、ニューラルの重みと関連付けを変更することで、エンジニアが高度な人工ニューラルネットワークからさまざまな結果を得ることができるという考えです。