Construí una Red de Atractores Continuos con 3 neuronas motoras que aprenden a guiar a los ratones hacia la comida utilizando plasticidad hebbiana modulada por recompensas. Sin retropropagación y sin SGD. En este caso, al principio, la red aprendió a rodear la comida 😯 El código fuente es de código abierto. enlace en el comentario. 36 neuronas en la CAN detectan dónde está la comida, cada neurona en esta red se conecta a cada neurona motora. Al principio, las conexiones son aleatorias y débiles y se vuelven más fuertes a medida que el ratón se acerca y alcanza la comida. La red hace esto manteniendo un registro de qué neuronas se activaron juntas para lograr esto y fortalecer esas conexiones. Si te parece interesante, echa un vistazo a mi proyecto de redes neuronales espinosas. También pondré un enlace a eso en el comentario.