階層型のネットワーク 結合係数の更新式 --ヘッブ則とデルタ則-- ニューラルネットワークモデルでは、シナプスの結合係数を変更することをニューラルネットワークの学習と呼びます。学 習時における結合係数の変化を記述したルールを学習則(learning rule)と呼びま す。ここでは 2 つのニューラルネットワークの学習規則を紹介します。これら 2 つ学習規則はいずれ も歴史的な価値があり、かつ、現在でもそまま形式で用いられたり、特定の目的に合致するように拡張、 変形した形式で用いられている基本的な学習則です。 ヘッブ則 Hebb の原文では以下のような記述です。 When an axon of cell A is near enough to excite cell B and repeatedly or consistently takes part in firing it, some