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根据过去的记忆进行当前计算的能力对于许多认知任务（例如故事理解）至关重要。赫布型突触可塑性被认为是大脑中长期记忆保留的基础。然而，尚不清楚这种可塑性过程如何与皮质网络中的计算相结合。在这里，我们提出了赫布记忆网络 (H-Mems)，这是一种简单的神经网络模型，它围绕受赫布可塑性影响的核心异联想网络构建。我们表明，可以优化网络以利用赫布可塑性过程进行计算。H-Mems 可以一次性记住刺激对之间的关联，并在以后使用这些关联进行决策。此外，它们还可以解决合成故事的苛刻问答任务。我们的研究表明，神经网络模型能够通过简单的赫布可塑性过程用记忆丰富其计算。
H-Mem：利用赫布记忆网络实现突触可塑性
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