Hebb学习规则表明网络连接强度取决于两个神经元的激活水平，因此是一种无导师的学习方法
举一反三
- Hebb学习规则是一种的学习方法，它只根据神经元连接间的激活水平改变 ，因此这种方法又称为相关学习和并联学习。
- 中国大学MOOC: 误差反馈学习规则和Hebb学习规则是单个人工神经元重要的两类学习规则。
- 误差反馈学习规则和Hebb学习规则是单个人工神经元重要的两类学习规则。 A: 正确 B: 错误
- 下面哪个方程最好描述了Hebb学习规则（）。 A: 两个神经元同时兴奋或同时抑制时，它们之间连接权的强度增强 B: 两个神经元同时兴奋或同时抑制时，它们之间连接权的强度减弱 C: 两个神经元，一个兴奋，另一个抑制，它们之间连接权的强度增强 D: 两个神经元，一个兴奋，另一个抑制，它们之间连接权的强度不变
- BP算法是在无导师作用下，适用于多层神经元的一种学习，它是建立在相关规则上。