私は、報酬変調ヘブ可塑性を使用してマウスを食物に導くことを学習する3つの運動ニューロンを備えた連続アトラクターネットワークを構築しました バックプロパゲーションやSGDはありません。 この場合、最初はネットワーク化された人が食べ物😯の周りを回ることを学びました ソースコードはオープンソースです。コメントのリンク CAN 内の 36 個のニューロンが食べ物がどこにあるかを検出し、このネットワーク内の各ニューロンはすべての運動ニューロンに接続します。 最初は接続はランダムで弱く、マウスが近づいて食べ物に到達するにつれて強くなります。ネットワークは、これを達成し、それらの接続を強化するためにどのニューロンが一緒に発火したかを追跡することによってこれを行います これが興味深いと思われる場合は、私のスパイクニューラルネットワークプロジェクトをチェックしてください。コメントにもリンクを貼ります