Hebbian

定义 Definition

“Hebbian”指“赫布式的/赫布理论的”，常见于神经科学与机器学习领域，尤其用于描述赫布学习（Hebbian learning）：当两个神经元（或单元）经常同时活动时，它们之间的连接强度会增强（常概括为“cells that fire together, wire together”）。该词也可更广义地指与心理学家唐纳德·赫布（Donald O. Hebb）的理论相关的观点或模型。

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈhɛbiən/

例句 Examples

Hebbian learning strengthens connections between co-active neurons.
赫布式学习会加强同时活动的神经元之间的连接。

In many neural network models, a Hebbian rule is used to update synaptic weights based on correlated activity over time.
在许多神经网络模型中，会使用赫布式规则根据随时间变化的相关活动来更新突触权重。

词源 Etymology

来自人名 Hebb（赫布） 加上形容词后缀 -ian（表示“……的/与……有关的”）。该词源于加拿大心理学家 Donald O. Hebb 在 1949 年著作中提出的学习与突触可塑性思想，后来成为神经科学与人工神经网络的重要概念来源之一。

相关词 Related Words

• Associative
• Plasticity
• Synapse
• Neuron
• Connectionism
• Neural
• Learning
• Long-Term Potentiation

文学与著作中的用例 Literary / Notable Works

• Donald O. Hebb, The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory（1949）
• Eric R. Kandel et al., Principles of Neural Science（多版；涉及赫布式可塑性/学习思想）
• Simon Haykin, Neural Networks and Learning Machines（多版；常讨论Hebbian学习规则）
• David J. C. MacKay, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms（2003；涉及相关学习与神经网络学习规则）