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Teoría hebbiana

¿Qué significa la teoría hebbiana?

La teoría hebbiana es un tipo teórico de modelo de activación celular en redes neuronales artificiales que evalúa el concepto de “plasticidad sináptica” o fortalecimiento o debilitamiento dinámico de las sinapsis a lo largo del tiempo en función de factores de entrada.

La teoría hebbiana también se conoce como aprendizaje hebbiano, regla de Hebb o postulado de Hebb.

Diccionario Techopedia: Teoría hebbiana

La teoría hebbiana debe su nombre a Donald Hebb, un neurocientífico de Nueva Escocia que escribió “La organización del comportamiento” en 1949, que ha sido parte de la base para el desarrollo de las redes neuronales artificiales.

En las redes neuronales artificiales modernas, los algoritmos pueden actualizar los pesos de las conexiones neuronales. Los profesionales hablan a veces de la “regla de Hebb”, que describe cómo funcionan estas conexiones y cómo cambian. Parte del atractivo de la teoría hebbiana es la idea de que, cambiando los pesos y las asociaciones neuronales, los ingenieros pueden obtener resultados diferentes de las sofisticadas redes neuronales artificiales.

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Margaret Rouse
Experta en tecnología

Margaret Rouse es una galardonada escritora técnica y profesora conocida por su habilidad para explicar temas técnicos complejos a una audiencia de negocios no técnica. Durante los últimos veinte años, sus explicaciones han aparecido en sitios web de TechTarget y ha sido citada como autoridad en artículos del New York Times, Time Magazine, USA Today, ZDNet, PC Magazine y Discovery Magazine. La idea de diversión de Margaret es ayudar a profesionales de TI y negocios a aprender a hablar los idiomas altamente especializados de cada uno. Si tienes una sugerencia para una nueva definición o cómo mejorar una explicación técnica,…