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2、赫布曾说“如果一个神经细胞A的轴突充分接近另外一个神经细胞B并能使之兴奋，那么A重复或持续地激发B就会在这两个细胞或其中一个细胞上造就一种生长或代谢过程的变化，这种变化又使A激发B的效率有所增加。” 3、Hebb学习规则是一个无监督学习规则，这种学习的结果是使网络能够提取训练集的统计特性，从而把输入信息按照它们的相似性程度划分为若干类。
4、Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础，有效的学习算法使得神经网络能够通过联结权重的调整，构造客观世界的内在表征。
（二）Delta学习规则和BP算法
1、Delta学习规则是对于具有连续函数的神经元的一种有监督学习规则，也是一种梯度下降的学习规则，主要通过把完全的输出模式与完全的目标模式相比较而操作。其原则是：权重的增量应该正比于误差的梯度；权重向量的调整结果能够使误差减少。
2、鲁梅尔哈特等于1986年提出了多层前馈网络的误差反传算法（Backpropagation，简称BP算法）：在神经网络学习过程中，首先要有一组目标值，然后给予网络一组刺激信号对之进行训练，每次训练网络都会输出一组向量与目标值进行比较，于是多项误差汇总形成全局误差函数。
3、BP算法的基本思想就是通过调整权重，使得该误差函数的输出达到全域最低或达到全域的误差允许值。 4、BP算法成为神经网络模型建构的常用操作过程。
第四节 对认知心理学的评价
一、信息加工心理学的贡献和局限 （一）信息加工认知心理学的贡献 1、实现了心理学的研究对象的回归。 2、实现了研究方法上的新突破。
3、初步形成了认知研究中的整体观，强调了心理活动的动态性。 （二）信息加工认知心理学的局限
1、信息加工认知心理学面临着人机类比和模拟研究的局限性。 2、它从另一个方面限制了心理学研究的范围。 3、依然未能把心理学统一到完整的理论体系上来。 三、联结主义认知心理学的贡献与局限性
（一）联结主义认知心理学的贡献
1、信息加工的认知心理学在解决不确定的、不完善问题时遇到了困难，但是联结主义在此方面却能得心应手。 2、联结主义对传统的符号系统理论进行了补充和修正。 3、联结主义理论推动了认知研究领域的一次大联盟。 （二）联结主义认知心理学的局限
联结主义以“心理活动象大脑”为隐喻基础，以对大脑的同构型或同态型模型为研究对象，具有生物还原倾向。
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