Aprendizaje hebbiano contrastivo

Forma biológicamente plausible de aprendizaje hebbiano con poder equivalente a la retropropagación

El aprendizaje hebbiano contrastivo es una forma biológicamente plausible de aprendizaje hebbiano .

Se basa en el algoritmo de divergencia contrastiva, que se ha utilizado para entrenar una variedad de modelos de variables latentes basados ​​en energía. ^[1]

En 2003, se demostró que el aprendizaje hebbiano contrastivo era equivalente en potencia a los algoritmos de retropropagación comúnmente utilizados en el aprendizaje automático . ^[2]

Véase también

• La regla de Oja
• Algoritmo hebbiano generalizado

Referencias

1. Qiu, Yixuan; Zhang, Lingsong; Wang, Xiao (25 de septiembre de 2019). "Algoritmo de divergencia contrastiva imparcial para el entrenamiento de modelos de variables latentes basados ​​en energía". {{cite journal}}: Requiere citar la revista |journal=( ayuda ) presentada en la Conferencia Internacional sobre Representaciones del Aprendizaje, 2019
2. Xie, Xiaohui; Seung, H. Sebastian (febrero de 2003). "Equivalencia de retropropagación y aprendizaje hebbiano contrastivo en una red en capas". Neural Computation . 15 (2): 441–454. doi :10.1162/089976603762552988. ISSN  0899-7667. PMID  12590814. S2CID  11201868.