hebb kuralı

• "hebbian öğrenme kuralı" (hebbian learning rule) olarak da geçer. kanadalı psikolog donald olding hebb tarafından 1949 yılında bulunmuştur.
  hebb'in, iki sinir hücresinin aynı anda tetiklenmesi (aktif hale getirilmesi) halinde aralarındaki bağlantıların güçleneceğine ilişkin kuralıdır.
  hebb tarafından biyolojik temele dayalı olarak geliştirilmiş olan hebb kuralı en eski ve en ünlü öğrenme algoritmasıdır. bu öğrenme algoritmasının dayandığı mantık ise kısaca şöyle: eğer nöron (a) başka bir nörondan (b) girdi alıyorsa ve her ikisi de aktifse, (a) ve (b) arasındaki ağırlık artar. yani "birlikte ateşlenen birbirine bağlanır."
  ^*
• artificial neural network'lere de uygulanabilen kural
• kısaca "neurons that fire together wire together" olarak açıklanabilir.
• bu kurala göre daha önceden gördüğünüz bir şeyi yeniden düşünmek için yanınızda olmasına gerek yoktur. çünkü iç ya da dış tetikleyici unsurlar mevcutken nöronlar arasındaki ateşleme sistemi yeniden devreye girer ve size tecrübe ettiğiniz öğrenmeyi anımsatır. hebb'in bu kuralı hücre topluluğu ve faz ardışıklığı kavramlarına yaslanır. özellikle koku gibi uyarıcılarla geçmişte var olanın iç kıyıcı anımsamaları da nöronlar ve faz ardışıklığının suçudur.
• "as neurons fire together, they wire together."
• aslinda hebb, hep yazar olmak istermis, fakat her iyi yazar gibi once insan psikolojisini anlamasi gerektigine inandigi icin psikolojide master yapmaya karar vermis ve olaylar gelismis.
• donald olding hebb tarafından ortaya atılan teoridir.
  duyusal harita plastisitesi ile ilgili mevcut dogma, uyarıcı bağlantıların plastisitesi üzerine odaklanmıştır, bu da “use it or lose it” kuralını izler, yani uyarılan (veya korelasyonlu) bağlantılar güçlenir ve inaktif bağlantılar zayıflar.