、预备知识（6) 5、什么是学习？ 学习就是对信息进行编码，其目的就是通过向有 限个例子（训练样本)的学习来找到隐藏在例子背后 (即产生这些例子)的规律（如函数形式)。 当样本数据改变系统参数时，系统会对这些改 变进行自适应或自组织的学习，在神经网络中表现为 突触的改变。 按突触修正假说，神经网络在拓扑结构固定时， 其学习归结为连接权的变化。 所以，对固定拓扑的神经网络，学习就是求权值， 即突触矩阵。一、预备知识（6） 5、什么是学习？ 学习就是对信息进行编码,其目的就是通过向有 限个例子（训练样本）的学习来找到隐藏在例子背后 （即产生这些例子）的规律（如函数形式）。 当样本数据改变系统参数时，系统会对这些改 变进行自适应或自组织的学习，在神经网络中表现为 突触的改变。 按突触修正假说，神经网络在拓扑结构固定时， 其学习归结为连接权的变化。 所以，对固定拓扑的神经网络，学习就是求权值， 即突触矩阵