从赫布定律到深度学习理论的发展

从赫布定律到深度学习理论的发展

B842%Q42; 神经生理学家赫布(Donald Hebb)假设学习的发生建立在突触的可塑性之上,构建了学习的突触原理的模型.突触学习的还原论在揭示大脑与行为关系的实证研究中既被推进也被反驳,并在不同的发展路径中促进了神经科学、生物学、脑科学、生理学、心理学等多领域的交叉合作,从而演化出神经动力的拓扑结构的学习理论.也是基于赫布的突触学习原理,深度学习概念被提出.深度学习理论从突触的联结主义模型发展到多层神经迭代的卷积模型,再至机体与环境相嵌合的Q模型,虽然表现出实证科学的优越性与力量,也凸显了深度从神经元活动样态的可测性至机体—环境的厚度交织的不可测性,但它因为局囿于实证的偏狭而未明了深度...

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Veröffentlicht in:学术研究 2023 (4), p.23-31
1. Verfasser: 燕燕
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:B842%Q42; 神经生理学家赫布(Donald Hebb)假设学习的发生建立在突触的可塑性之上,构建了学习的突触原理的模型.突触学习的还原论在揭示大脑与行为关系的实证研究中既被推进也被反驳,并在不同的发展路径中促进了神经科学、生物学、脑科学、生理学、心理学等多领域的交叉合作,从而演化出神经动力的拓扑结构的学习理论.也是基于赫布的突触学习原理,深度学习概念被提出.深度学习理论从突触的联结主义模型发展到多层神经迭代的卷积模型,再至机体与环境相嵌合的Q模型,虽然表现出实证科学的优越性与力量,也凸显了深度从神经元活动样态的可测性至机体—环境的厚度交织的不可测性,但它因为局囿于实证的偏狭而未明了深度学习乃是时间性的浸身介入.
ISSN:1000-7326
DOI:10.3969/j.issn.1000-7326.2023.04.005