हेबियन सिद्धांत (Hebbian Theory)

हेबियन सिद्धांत कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में एक सैद्धांतिक प्रकार का सेल सक्रियण मॉडल है जो "सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी" की अवधारणा का आकलन करता है या इनपुट कारकों के अनुसार समय के साथ सिनेप्स को मजबूत या कमजोर करता है।

हेब्बियन सिद्धांत को हेब्बियन लर्निंग, हेब्ब का नियम या हेब्ब की अभिधारणा के रूप में भी जाना जाता है।
हेबियन सिद्धांत का नाम नोवा स्कोटिया के एक न्यूरोसाइंटिस्ट डोनाल्ड हेब्ब के नाम पर रखा गया है, जिन्होंने 1949 में "व्यवहार का संगठन" लिखा था, जो कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के विकास के आधार का हिस्सा रहा है।

आधुनिक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में, एल्गोरिदम तंत्रिका कनेक्शन के वजन को अपडेट कर सकते हैं। पेशेवर कभी-कभी "हेब के नियम" के बारे में बात करते हैं जो बताता है कि ये कनेक्शन कैसे काम करते हैं और वे कैसे बदलते हैं। हेबियन सिद्धांत की अपील का एक हिस्सा यह विचार है कि तंत्रिका भार और संघों को बदलकर, इंजीनियर परिष्कृत कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क से अलग-अलग परिणाम प्राप्त कर सकते हैं।