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Machine Learning/Terms

헤브의 규칙(Hebb's Rule)

by 임은천 2014. 10. 19.

만일, 어떤 신경세포의 활성이 다른 신경세포가 활성하는데 계속적으로 공헌을 한다면, 두 신경세포 간의 연결 가중치를 증가시켜 주어야 한다.




i와 j는 신경 세포의 위치이며, 이것은 입력과 출력층의 뉴런은 제외된다. 왜냐하면, 입력층은 연결 가중치가 없고, 출력층의 경우에는 목적 패턴이 active value of i 대신에 이용된다. 그러므로 코드를 작성할 때도 마찬가지로 입력층에 대한 코드는 루프에서 제외시키고, 출력층에 있는 신경 세포의 가중치는 ai부분에 목적 패턴의 값을 입력한다.


그리고 연결 가중치를 다 조정한 후에는 각각의 신경 세포의 활성값에서 각각의 목적 패턴의 값을 뺀 값을 제곱한 값들을 모두 더하고 루프를 취해서(기하거리), 에러 총량을 계산한다.

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