赫布学习规则是一种A股无监督学习算法B增强学习算法C有监督学习算法dd监督和无监督学习算法均适用

时间: 2023-12-17 07:28:58 浏览: 29
赫布学习规则是一种有监督学习算法。它是由Donald Hebb在1949年提出的,用于解释神经元之间的连接权重如何随着学习过程而改变。赫布学习规则基于神经元之间的活动相关性,当两个神经元同时激活时,它们之间的连接权重增加,反之则减少。这种规则被广泛应用于神经网络的训练过程中,以帮助网络学习输入和输出之间的关联性。 所以,赫布学习规则是一种有监督学习算法,用于神经网络的训练过程中。它不适用于无监督学习算法或增强学习算法。
相关问题

简要回答如下问题: 1.脑功能整体论和定位论 2.笛卡尔的心-身二元论 3.缸中之脑思想实验 4.赫布学习律 5.脑机接口

1. 脑功能整体论和定位论是关于人类大脑结构和功能的两种不同理论观点。脑功能整体论认为大脑是一个整体,各个部分之间相互联系,不应分割开来研究;而定位论则认为大脑是由多个功能区域组成的,每个区域负责不同的功能。 2. 笛卡尔的心-身二元论认为人的心灵和身体是两个不同的实体,心灵是非物质的,而身体是物质的。这种观点在现代哲学和心理学中已被大量反驳,认为人的心理活动和生理活动是相互关联的。 3. 缸中之脑思想实验是哲学家希尔德的一个思想实验,用来质疑感知的真实性。实验设想一个人的大脑被放在一个缸中,并通过电缆与外部相连,外部的一切感知和体验都可以通过电缆传输到大脑中,那么这个人的感知和体验是否真实存在,或者只是大脑接收到的虚假信息。 4. 赫布学习律是一种心理学理论,认为人的学习效果取决于刺激的强度、频率和时间。具体来说,赫布学习律认为刺激的强度越大、频率越高、时间越长,学习效果就越好。 5. 脑机接口是一种通过电脑或其他外部设备与人类大脑通信的技术,可以将人脑活动转化为机器信号或控制机器运动。脑机接口技术可以应用于医疗、军事、娱乐等领域,例如帮助残疾人士恢复肢体运动能力,或者实现人脑直接控制计算机游戏等。

c++编程规范 101条规则、准则与最佳实践_[加] 赫布·萨特_人民邮电_2016.3.pdf

### 回答1: 《C编程规范101条规则、准则与最佳实践》是一本关于C语言编写规范的书籍,由赫布·萨特所撰写,并于2016年3月在《人民邮电》杂志上发表。该书涵盖了许多与C编写规范相关的主题,包括代码布局、变量、函数、指针等方面。 本书最核心的理念是代码应该易于阅读与维护。书中提出的许多规范和最佳实践都是为了确保代码易于理解、修改和扩展。例如,书中建议在代码中尽可能添加注释、避免使用宏、使用枚举代替魔数等等。这些做法可以使得代码更加的清晰易懂,有助于团队协作时的代码互审与维护。 另外,该书还提出了一些关于代码风格的建议,如使用具有描述性的变量名、使用规范的缩进和括号等等。这些建议可以使得代码更容易与其他人协作,更有效地传递信息。 总之,《C编程规范101条规则、准则与最佳实践》是一本极具实用价值的书籍,特别适用于那些希望编写更清晰、少错误、更容易维护的C代码的程序员。通过遵守这些规范和最佳实践,程序员可以提高代码的可靠性,同时也可以大大提高自己的个人编码能力。 ### 回答2: 萨特先生的《C 编程规范 101条规则、准则与最佳实践》是一本非常有价值的编程指南,对于像我这样的初学者来说,它是一本必备的书籍。 该书中总结了101条关于C语言编程的规则、准则和最佳实践,涵盖了从命名、格式化、注释、错误处理到函数编写等各个方面的内容。这些规范在实际编程中具有非常重要的作用。 首先,它有助于编写出易于阅读和维护的代码。比如,在命名方面,遵循统一的命名规则可以使代码更加易于理解和修改。在格式化方面,一致的缩进和分号、括号的使用也能让代码更加清晰和易于阅读。 其次,这些规范有助于编写健壮的代码。比如,在函数编写方面,遵循职责单一原则、参数检查、错误处理等最佳实践可以避免很多潜在的问题和错误,提高代码的可靠性和稳定性。 此外,遵循这些规范也有助于提高代码的可维护性。比如,在注释方面,明确的文档可以让其他开发者更加容易地理解你的代码,从而更好地维护和改进它。 总之,遵循《C 编程规范 101条规则、准则与最佳实践》这本书中的规范有助于编写出更好的、更容易理解和维护的代码,这对于编程入门的新手来说是非常重要的。 ### 回答3: 《C编程规范101条规则、准则与最佳实践》这本书主要介绍了编写高质量的C代码所需遵守的一些规则、准则和最佳实践。它旨在帮助C程序员避免一些常见的编程错误和失误,并提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。 书中提出的规则、准则和最佳实践包括但不限于以下几个方面: 1.命名规范:变量、函数、结构体和宏的命名应该清晰、简洁、有意义,并且符合约定。 2.代码风格:代码应该有一致的缩进、对齐、注释和空格等格式风格。 3.错误处理:程序应该对错误情况进行充分的检查和处理,避免出现潜在的问题和安全漏洞。 4.性能优化:代码应该经过分析和测试,进行必要的性能优化,避免不必要的内存和CPU消耗。 5.可移植性:代码应该尽可能做到与平台、编译器无关,使得其能够在不同的操作系统和平台上稳定运行。 此外,书中也提到了很多实际的编程问题和解决方法,如内存管理、指针使用、强制类型转换、代码复用等。 总之,《C编程规范101条规则、准则与最佳实践》这本书对于C程序员来说是一本必读的工具书,它不仅能够帮助程序员掌握高质量的编码技能,还能够提高代码的可读性和可维护性,从而提升程序员的工作效率和竞争力。

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帮我解释一下这段话:The connection growth algorithm greedily activates useful, but currently ‘dormant,’ connections. We incorporate it in the following learning policy: Policy 1: Add a connection w iff it can quickly reduce the value of loss function L. The DNN seed contains only a small fraction of active connections to propagate gradients. To locate the ‘dormant’ connections that can reduce L effectively, we evaluate ∂L/∂w for all the ‘dormant’ connections w (computed either using the whole training set or a large batch). Policy 1 activates ‘dormant’ connections iff they are the most efficient at reducing L. This can also assist with avoiding local minima and achieving higher accuracy [28]. To illustrate this policy, we plot the connections grown from the input to the first layer of LeNet-300-100 [7] (for the MNIST dataset) in Fig. 3. The image center has a much higher grown density than the margins, consistent with the fact that the MNIST digits are centered. From a neuroscience perspective, our connection growth algorithm coincides with the Hebbian theory: “Neurons that fire together wire together [29]." We define the stimulation magnitude of the mth presynaptic neuron in the (l + 1)th layer and the n th postsynaptic neuron in the l th layer as ∂L/∂ul+1 m and x l n , respectively. The connections activated based on Hebbian theory would have a strong correlation between presynaptic and postsynaptic cells, thus a large value of (∂L/∂ul+1 m )x l n . This is also the magnitude of the gradient of L with respect to w (w is the weight that connects u l+1 m and x l n ): |∂L/∂w| = (∂L/∂ul+1 m )x l n (1) Thus, this is mathematically equivalent to Policy 1.

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