Oja’s rule とは

Ojaの学習ルール、または単にフィンのコンピュータ科学者Erkki Ojaにちなんで付けられたOjaのルールは、脳や人工ニューラルネットワークのニューロンが接続強度をどのように変化させるか、あるいは時間の経過とともに学習するモデルです。これは、乗法的正規化によってすべての安定性問題を解決し、主成分分析のためのアルゴリズムを生成する標準的なHebbの規則(Hebbian学習を参照)の修正です。これは生物学的ニューロンで起こると考えられる効果の計算形式です。