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  ヘビアン学習 - 記憶と学習を統合するための基礎と応用

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  ヘビアン学習とは
   
  ヘビアン理論は、シナプス効果の改善はシナプス前細胞によるシナプス後細胞の反復的かつ持続的な刺激によってもたらされると主張する神経心理学的理論です。 細胞。 これは、脳内のニューロンが学習に応じて変化するプロセスを指すシナプス可塑性を説明する試みです。 これは、1949 年に出版されたドナルド ヘブの著書「行動の組織化」で初めて提示されました。ヘブの法則、ヘブの公準、および細胞集合仮説はすべて、同じ思考体系の名前です。 Hebb がそれを表現する方法は次のとおりです。残響作用の持続または反復により、その安定性を高める長期にわたる細胞の変化が生じる傾向があると仮定しましょう。 ... 細胞 A の軸索が細胞 B を興奮させるのに十分な距離にあり、繰り返しまたは一貫して細胞の発火に関与すると、一方または両方の細胞で成長プロセスまたは代謝変化が起こり、その結果細胞の増加が起こります。 セル B を起動するセルの 1 つとしての A の効率。これはどちらのセルでも発生する可能性があります。
   
  メリット
   
  (I) 洞察と検証 次のトピックについて説明します。
   
  第 1 章: ヘビアン理論
   
  第 2 章: 化学シナプス
   
  第 3 章: 長期増強
   
  第 4 章: シナプス可塑性
   
  第 5 章: 長期うつ病
   
  第 6 章: スパイクタイミング依存の可塑性
   
  第 7 章: 神経回路
   
  第 8 章: メタ可塑性
   
  第 9 章: オージャの法則
   
  第 10 章: BCM 理論
   
  (II) ヘビアン学習に関する一般のよくある質問に答える
   
  (III) 多くの分野でヘビアン学習を使用する実際の例。
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味愛好家、および以下のような人々 あらゆる種類のヘビアン学習のための基本的な知識や情報を超えたいと考えています。
   
  人工知能とは何かシリーズ
   
  人工知能の書籍シリーズでは、200 を超えるトピックを包括的にカバーしています。 各電子ブックでは、特定の人工知能のトピックを詳しく取り上げており、その分野の専門家によって書かれています。 このシリーズは、読者に人工知能の概念、技術、歴史、応用について徹底的に理解してもらうことを目的としています。 取り上げられるトピックには、機械学習、深層学習、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン、自然言語処理、ロボット工学、倫理などが含まれます。 電子ブックは、専門家、学生、およびこの急速に進歩する分野の最新の開発について学ぶことに興味があるすべての人を対象に書かれています。人工知能の書籍シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながら親しみやすい探求を提供します。 200 冊を超える書籍により、読者は人工知能のあらゆる側面について徹底的な基礎を身につけることができます。 電子ブックは体系的に知識を構築できるように設計されており、後の巻は以前の巻で築いた基礎の上に構築されます。 この包括的なシリーズは、人工知能の専門知識を開発しようとする人にとって不可欠なリソースです。

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