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[Inception V1]赫布学习理论(Hebbian theory)
概念 赫布学习理论(Hebbian theory)是一个神经科学理论，解释了在学习的过程中脑中的神经元所发生的变化。赫布理论描述了突触可塑性的基本原理，即突触前神经元向突触后神经元的持续重复的刺激，可以导致突触传递效能的增加。 赫布理论解释了神经元如何组成联接，从而形成记忆印痕深度学习论文阅读笔记(5)-GoogLeNet
Going Deeper with Convolutions 不是论文写的烂，只是我太菜。 1*1 卷积的使用 降维 相同感受野，提升特征丰富度 多尺寸特征卷积再融合 1.提取不同尺度的特征信息 2.稀疏矩阵，变稠密矩阵 3. 特征聚类，Hebbin赫布原理 ，相关性强的特征被聚集在一起赫布学习、脉冲神经网络 、同步振荡、神经元建模
1. 赫布学习法则 百度词条：赫布理论（Hebbian theory）描述了突触可塑性的基本原理，即突触前神经元向突触后神经元的持续重复的刺激可以导致突触传递效能的增加。这一理论由唐纳德·赫布于1949年提出，又被称为赫布定律（Hebb's rule）、赫布假说（Hebb's postulate）、细胞结集理论（cell assembly