Am construit o rețea de atracție continuă cu 3 neuroni motori care învață să ghideze șoarecii spre hrană folosind plasticitatea Hebbian modulată de recompensă Fără retropropagare și fără SGD. În acest caz, la început, cei din rețea au învățat să se învârtă în jurul alimentelor 😯 Codul sursă este open source. link în comentariu 36 de neuroni din CAN detectează unde se află mâncarea, fiecare neuron din această rețea se conectează la fiecare neuron motor. La început, conexiunile sunt aleatorii și slabe și devin mai puternice pe măsură ce șoarecii se apropie și ajung la hrană. network face acest lucru prin urmărirea neuronilor care s-au declanșat împreună pentru a realiza acest lucru și pentru a consolida acele conexiuni Dacă vi se pare interesant, consultați proiectul meu Spiking neural networks. Voi pune și un link către asta în comentariu