Construí una red de atractores continuos con 3 neuronas motoras que aprenden a guiar a los ratones hacia la comida utilizando la plasticidad hebbiana modulada por la recompensa Sin retropropagación y sin SGD. En este caso, al principio, los conectados en red aprendieron a dar vueltas alrededor de la comida 😯 El código fuente es de código abierto. enlace en el comentario 36 neuronas en el CAN pueden detectar 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 fortalecen a medida que los ratones se acercan y alcanzan la comida. Network hace esto al realizar un seguimiento de qué neuronas se activaron juntas para lograr esto y fortalecer esas conexiones Si te parece interesante, echa un vistazo a mi proyecto Redes neuronales Spiking. También pondré un enlace a eso en el comentario