Was ist die Hebb’sche Regel?

Hebb’sche Regel – Kurzdefinition

Die Hebb’sche Regel, benannt nach Donald O. Hebb, ist ein grundlegendes Prinzip in der Neurowissenschaft, das die synaptische Plastizität beschreibt. Sie postuliert, dass die synaptische Stärke zwischen zwei Neuronen zunimmt, wenn diese gleichzeitig aktiv sind. Diese Regel bildet die Grundlage für viele Modelle des Lernens und der Gedächtnisbildung im Gehirn.

Was sind die Mechanismen der Hebb’schen Regel?

Koinzidenzdetektion und Gedächtnisbildung: Die Hebb’sche Regel wird durch die Koinzidenzdetektion des NMDA-Rezeptors unterstützt, was zu einer verbesserten Lern- und Gedächtnisleistung führt. Genetische Experimente haben gezeigt, dass die Verstärkung dieser Detektion die Gedächtnisbildung bei erwachsenen Tieren verbessert (Tsien, 2000).

Spike Timing-abhängige Plastizität (STDP): STDP ist eine Form der Hebb’schen Lernregel, bei der die zeitliche Abfolge von prä- und postsynaptischen Spikes die synaptische Modifikation bestimmt. Diese Form der Plastizität hat weitreichende funktionale Implikationen und zeigt eine komplexe Abhängigkeit von dendritischen Standorten und neuromodulatorischen Eingaben (Caporale & Dan, 2008).

Erweiterungen und Modifikationen der Hebb’schen Regel

NeoHebbianisches Framework: Während die Hebb’sche Regel die frühe Phase der Langzeitpotenzierung (LTP) beschreibt, erfordert die späte Phase zusätzliche, nicht-lokale Signale, wie z.B. Dopamin, um neuartige Informationen und motivationale Ereignisse zu verarbeiten (Lisman et al., 2011).

Temporale Asymmetrie: Eine Theorie der zeitlich asymmetrischen Hebb-Regeln zeigt, dass die synaptische Verteilung stark von der Art der auferlegten Grenzen auf den synaptischen Werten abhängt. Diese Regeln führen zu einer synaptischen Stärke, die sich mit dem Grad und der Phase der Synchronität der Neuronen ändert (Rubin et al., 2000).

Anwendungen der Hebb’schen Regel

Textklassifikation: Eine auf der Hebb’schen Regel basierende Methode zur Merkmalsauswahl (HRFS) wurde entwickelt, um diskriminative Begriffe in Textdaten zu identifizieren. Diese Methode verbessert die Leistung der Textklassifikation, indem sie die Komplexität der Merkmalsauswahl reduziert (Wang & Hong, 2019).

Verhaltensbewertung: Ein dynamisches Modell zur Verhaltensbewertung, das auf der Hebb’schen Regel basiert, bietet eine effizientere und online-fähige Bewertung von Trainingssystemen. Dieses Modell berücksichtigt die relativen Gewichte zwischen den Bewertungsindizes und ermöglicht eine sofortige Bewertung der Ziele (Yin et al., 2017).

Umgang mit intrusiven Gedanken: Die Anwendung der Hebb’schen Regel beim Umgang mit intrusiven Gedanken eröffnet einfache und für Betroffene gut umsetzbare Strategien, belastende Gedanken zu „entmachten“.

Herausforderungen und zukünftige Forschungsrichtungen

Komplexität und Modulation: Die Hebb’sche Regel zeigt eine Vielzahl von Komplexitäten, insbesondere in Bezug auf die Modulation durch inhibitorische und neuromodulatorische Eingaben. Zukünftige Forschungen könnten sich darauf konzentrieren, diese Komplexitäten weiter zu entschlüsseln und ihre funktionalen Konsequenzen in verschiedenen neuronalen Schaltkreisen zu untersuchen (Caporale & Dan, 2008).

Biologische Realisierbarkeit: Die Entwicklung biologisch realistischer Modelle, die die Hebb’sche Regel umsetzen, bleibt eine Herausforderung. Solche Modelle müssen die energetische Effizienz und die asymmetrische Beeinflussung der synaptischen Änderungen durch prä- und postsynaptische Neuronen berücksichtigen (Heerema & Leeuwen, 1999).

Die Hebb’sche Regel bleibt ein zentrales Konzept in der Neurowissenschaft, das weiterhin die Forschung zur synaptischen Plastizität und Gedächtnisbildung inspiriert und leitet.

Wissenschaftlicher Hintergrund:

Tsien, J. (2000). Linking Hebb’s coincidence-detection to memory formation. Current Opinion in Neurobiology, 10, 266-273. https://doi.org/10.1016/S0959-4388(00)00070-2

Lisman, J., Grace, A., & Duzel, E. (2011). A neoHebbian framework for episodic memory; role of dopamine-dependent late LTP. Trends in Neurosciences, 34, 536-547. https://doi.org/10.1016/j.tins.2011.07.006

Rubin, J., Lee, D., & Sompolinsky, H. (2000). Equilibrium properties of temporally asymmetric Hebbian plasticity.. Physical review letters, 86 2, 364-7. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.86.364

Wang, H., & Hong, M. (2019). Supervised Hebb rule based feature selection for text classification. Inf. Process. Manag., 56, 167-191. https://doi.org/10.1016/J.IPM.2018.09.004

Caporale, N., & Dan, Y. (2008). Spike timing-dependent plasticity: a Hebbian learning rule.. Annual review of neuroscience, 31, 25-46. https://doi.org/10.1146/annurev.neuro.31.060407.125639

Yin, Y., Yuan, H., & Zhang, B. (2017). Dynamic behavioral assessment model based on Hebb learning rule. Neural Computing and Applications, 28, 245-257. https://doi.org/10.1007/s00521-016-2341-5

Heerema, M., & Leeuwen, W. (1999). Derivation of Hebb’s rule. Journal of Physics A, 32, 263-286. https://doi.org/10.1088/0305-4470/32/2/004