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neuronal“集合”记录和搜索单元格...
1970年代后期我在达尔豪西大学（Dalhousie University）的研究生时，我与研究生Rob Douglas和我们的博士学位一起工作。顾问格雷厄姆·戈达德（Graham Goddard）关于LTP的协会性能在通往齿状回的穿孔途径中。我们发现合作/协会的故事（McNaughton，Douglas和Goddard 1978）已经叙述（McNaughton 2003）。那时，唐纳德·赫布（Donald Hebb）是达尔豪西（Dalhousie）的名誉教授，在2003年的论文结束时，我描述了赫布（Hebb）对他对突触关联性的想法的回应表明，他对我的建议是正确的，如果我对他的互联阶段和阶段相互融合，那么他对我的建议是更重要的。研究记忆的神经基础。
人脑 - AMNH图书馆数字存储库
tilly Edinger，大脑的演变； 1948年5月20日，唐纳德·奥·赫布（Donald O. Hebb），思想和情感的演变； 1949年4月20日，沃德·坎贝尔·霍尔斯特德（Ward Campbell Halstead），大脑与智慧； 1950年4月26日
岩土工程中的人工智能
1 人工智能的概念 人工智能 (AI) 是软件应用程序和服务基于决策算法 (ADM) 模仿认知思维和智能行为的能力。具有人工智能的软件应用程序也称为 ADM 系统。为了开发允许人工智能系统基于认知思维和智能行为做出决策的算法，需要理解智能、思维和学习的本质。1949 年，唐纳德·赫布 (Donald Hebb) 提出了学习规则 (HEBB 1950)。学习规则认为思维与处理信息所需的神经活动有关，描述了这些活动对神经元之间的连接和神经网络上的突触可塑性的影响。为了处理信息，神经元使用来自不同树突的所有输入信号来形成输出信号，该输出信号通过轴突发送到连接的神经元。轴突的频繁使用会加强神经元之间的连接，而不使用则可能导致连接和轴突的缺失。强连接有利于知识的恢复。因此，学习旨在为相关知识建立强连接（见图 1）。赫布规则是人工智能概念发展的关键发现。当“人工智能”一词于 1956 年在达特茅斯研讨会上首次使用时，研究重点是寻找在可实现算法中表示知识的形式化。因此，许多科学领域都参与了人工智能概念的发展：
岩土工程中的人工智能
1人工智能的概念一种人工含义（AI）是软件应用程序和服务模仿基于decision m aking（ADM）的LGorithm的认知思维和智能行为的能力。带有AI的软件应用程序也称为ADM系统。用于开发算法，该算法允许人工系统基于认知思维和智能行为做出决定，对智力，思维和学习的本质的理解是必需的。在1949年，唐纳德·赫布（Donald Hebb）假定学习规则（H EBB 1950）。将思考视为处理信息所需的神经活动，学习规则描述了这些活动对神经元与突触可塑性之间的联系的影响。对于处理信息，神经元使用所有输入信号，这些输入信号从不同的树突到达来形成输出信号，该信号通过轴突发送到连接的神经元。强烈使用轴突可以加强神经元之间的连接，而不使用可能会导致连接和轴突的删除。强烈的联系有助于恢复知识。因此，学习旨在建立牢固的联系以实现相关知识（见图1.1）。HEBB的规则是人工智力概念发展的关键发现。1956年首次在达特茅斯研讨会上使用“人工智能”一词时，该研究的重点是寻找形式主义来代表可实施算法中的知识。因此，许多科学领域都参与了人工智能概念的发展：
连接在一起的神经元如何一起激发
1949 年，心理学家唐纳德·赫布提出了他令人信服的“组装理论”，解释了大脑如何实现这一壮举。该理论可以用一句口头禅来概括：“一起激发的神经元会连接在一起”。该理论认为，对相同刺激作出反应的神经元会优先连接在一起，形成“神经元集合”。这些关联通过突触介导，突触是神经元之间进行交流的微小连接，它们会随着经验而改变，从而在学习和记忆中发挥关键作用。根据赫布理论，激活一些选定的神经元就足以触发整个神经元集合，从而为记忆回忆提供了一个推定的解释。然而，由于连接在一起的神经元会更多地一起激发，因此赫布集合在计算机模拟中经常会因活动爆发而失败，而在神经生物学中很少观察到这种不稳定性。这种差异提出了一个问题：如何将赫布理论与解剖学上合理的电路机制相协调，以提供快速的记忆回忆。
根据背景揭示大脑功能、行为及其相互作用的决定因素
由于生物和遗传决定论的对立文化影响（Comfort，2018；Plomin，2019），以及量化经验引起的大脑变化的方法限制，情境在神经科学和精神病学中的作用直到最近才被人们忽视。然而，在上个世纪中叶，一些关键的实验和观察使其相关性开始显现。Donald Hebb 曾轶事地报告说，接触复杂的环境可以提高解决问题的行为能力（Hebb，1947）。Hubel 和 Wiesel 证明了早期感觉剥夺对视觉皮层解剖学和生理学的巨大影响（Wiesel & Hubel，1963）。 Rosenzweig 及其合作者的出色研究证明了环境作为可测试的科学变量的影响，并表明生活条件的质量在从形态到化学的多个层面上塑造大脑和行为（Rosenzweig，1966 年；van Praag 等人，2000 年）。最近，个人环境在塑造大脑活动方面的关键作用越来越受到重视，表明生活条件对大脑回路产生普遍影响并决定心理健康（Castegnetti 等人，2021 年，#9；Geng 等人，2021 年；Mason 等人，2017 年；Meyer-Lindenberg 和 Tost，2012 年，South 等人，2018 年；Tost 等人，2019 年）。环境的概念进一步演变为更广泛的情境概念，它涉及外部和内部条件（例如环境设置和心态），后者也取决于个人的历史（Benedetti，2008；Branchi，2022b；Di Blasi 等人，2001；Gilbody 等人，2006；Woltmann 等人，2012）。尽管进行了各种有价值的尝试（Zimmermann 等人，2007），但并没有普遍接受的情境操作定义，不同学科之间存在显著差异。在这里，情境被定义为个人对环境的体验。因此，它不仅包含体验的客观特征，还包括个体在接触该体验时的个性和心理状态（Klandermans 等人，2010 年；Wallsten 等人，1999 年）。从这个角度来看，心理学和精神病学通常通过问卷和访谈来评估情境（Danese 和 Widom，2020 年；Fakhoury 等人，2002 年；Kim 等人，2016 年）。大多数描述情境对大脑和行为影响的理论框架都假定情境因素对于在离散功能状态之间转变至关重要，例如从健康状态到病理状态。例如，早年或成年期的创伤或不良经历被解释为全有或无大脑功能的转换（Nutt 和 Malizia，2004 年；
基准为关联记忆的Hebbian学习规则
关联内存或内容可寻址内存是计算机科学和信息处理中的重要组成函数，同时它是认知和计算脑科学中的关键概念。已经提出了许多不同的神经网络架构和学习规则，以模拟大脑的关联记忆，同时研究关键组件功能，例如模式完成和竞争以及降低噪声。较少研究但同样重要的主动记忆功能是原型提取，其中训练集包括通过扭曲原型模式而生成的模式实例，而训练有素的网络的任务是回忆给定新实例的生成原型。在本文中，我们基于非模块化和模块化重复网络中使用的七个不同HEBBIAN学习规则的关联记忆功能，并在中度稀疏的二进制模式下进行赢家摄取的全部动态操作。总体而言，我们发现模块化网络具有最大的存储器为模式存储容量。流行的标准HEBB规则以最差的能力出现，而协方差学习则证明是强大但容量较低的，并且在测试的不同条件下，贝叶斯 - 赫比亚规则显示出最高的模式存储能力。
1 个人简历 BJ Casey，博士 2021 年 1 月 1 日 A...
1997 1998 2002 约翰·默克基金服务奖 南加州大学心理学领域最杰出贡献校友奖 美国国家科学院特邀演讲 南加州大学艺术与科学学院校友奖 哈利法克斯达尔豪斯大学 Hebb 讲师 加州大学洛杉矶分校 Jeffrey 讲师 WCMC 教学卓越奖 心理生理研究协会主讲嘉宾 纽约医学院 Salmon 讲师 儿童发展研究协会 (SRCD) 硕士讲师 范德堡大学道格拉斯·鲍尔斯访问学者奖 宾夕法尼亚州立大学儿童研究中心 Bloom 讲座 SYNAPSE（东南地区年轻神经科学家和教授研讨会）主讲嘉宾 乌得勒支大学荣誉博士学位 东方心理学会主讲嘉宾 APA 科学前沿讲座 伊利诺伊大学 Ann L. Brown 发展研究卓越奖厄巴纳-香槟人脑映射组织主题演讲人 儿童和青少年精神病学研究杰出成就鲁安奖，BBRF 爱尔兰裔美国杂志的医疗保健和生命科学 2015 年全球 50 位最具影响力人物，汤森路透杰出学者奖，社会和情感神经科学学会 耶鲁大学文学硕士，私人 特色 David Kopf 神经伦理学讲座，神经科学学会
人类语言：Chap21-语言获取和处理的神经网络模型
到（各个方面）输入检查的统计结构，而无需映射到目标输出（例如，发现LAN Guage的语音结构中的规律性）。这些网络非常适合发现环境中存在的统计结构，而无需建模者知道结构是什么。无监督的培训方法的一个众所周知的例子是Hebb（1949）提出的学习规则：加强同时活动的单元之间的连接，如果只有一个单位活跃，则可以削弱两个单元之间的连接。尽管人工神经网络和生物神经网络之间存在表面的相似性（即，在神经元之间传递的互连性和刺激以确定它们的激活，并通过适应连接强度来学习），但这些认知模型通常并非声称在生物神经元的水平上模拟处理。相反，神经网络模型在Marr（1982）的算法级别上形成了描述，也就是说，它们指定了认知表示和操作，同时忽略了生物学实现。神经网络在1990年代经历了流行的激增，但是从21世纪初开始，它们被象征性的概率mod Els所掩盖。然而，神经网络享受了最近的复兴部分，部分原因是深度学习模型的成功，这些模型在各种人工智能任务上表现出最先进的表现（Lecun，Bengio，＆Hinton，2015年）。在大多数情况下，认知建模领域仍然赶上这些新颖的发展。我们在第5节中返回此问题。因此，目前最具影响力的连接主义认知模型是更传统的变化。