我建立了一個持續吸引子網絡，包含3個運動神經元，這些神經元學會使用獎勵調節的Hebbian可塑性來引導老鼠朝向食物。 不使用反向傳播和隨機梯度下降。 在這種情況下，最開始時，網絡學會了圍繞食物轉圈 😯 源代碼是開源的，鏈接在評論中。 在這個CAN中有36個神經元可以檢測食物的位置，這個網絡中的每個神經元都連接到每個運動神經元。 最開始時，這些連接是隨機且微弱的，隨著老鼠接近並到達食物，它們變得更強。網絡通過跟蹤哪些神經元一起發火來實現這一點，並加強這些連接。 如果你覺得這有趣，可以看看我的脈衝神經網絡項目。我也會在評論中放一個鏈接。