![深度学习与神经网络](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/351/46418351/b_46418351.jpg)
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2.4.1 无监督学习的Hebb算法
神经网络的无监督学习与无监督训练相对应,该方法最早由Kohonen等提出。
神经网络主要的无监督训练方法有Hebb学习律、竞争与协同学习、随机连接学习等。其中,Hebb学习律是最早被提出的学习算法,目前的大多数算法都来源于此算法。
Hebb算法是由Hebb在1961年提出的。该算法认为,连接两个神经元的突触的强度按下列规则变化:当两个神经元同时处于激活状态时,强度被加强;否则被减弱。用数学形式表示如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/2D541D/25638820209150006/epubprivate/OEBPS/Images/44429_63_4.jpg?sign=1738919810-sQfPJ1e2ZFaWoVWz2WEic5bOTQggN9lX-0-8add0fcb1fba14a84f0e8664b656fe22)
其中,Wij(t+1)和Wij(t)分别表示神经元ANi到ANj的连接在时刻t+1与时刻t的强度;oi(t)和oj(t)为这两个神经元在时刻t的输出;η为给定的学习率。