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赫布学习是关于关联性，而非邻近性，并解释了预测性镜像神经元的出现。

Hebbian Learning is about contingency, not contiguity, and explains the emergence of predictive mirror neurons.

作者信息

Keysers Christian, Perrett David I, Gazzola Valeria

机构信息

Netherlands Institute for Neuroscience, KNAW, Meibergdreef 47, 1105 BA Amsterdam, The Netherlands.

School of Psychology, University of St Andrews, St Andrews, Scotland, KY16 9JU, United Kingdom.

出版信息

Behav Brain Sci. 2014 Apr;37(2):205-6. doi: 10.1017/S0140525X13002343.

DOI:10.1017/S0140525X13002343
PMID:24775162
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4563904/
Abstract

Hebbian Learning should not be reduced to contiguity, as it detects contingency and causality. Hebbian Learning accounts of mirror neurons make predictions that differ from associative learning: Through Hebbian Learning, mirror neurons become dynamic networks that calculate predictions and prediction errors and relate to ideomotor theories. The social force of imitation is important for mirror neuron emergence and suggests canalization.

摘要

赫布学习不应被简化为接近性，因为它能检测偶然性和因果关系。关于镜像神经元的赫布学习理论做出了与联想学习不同的预测：通过赫布学习，镜像神经元成为动态网络，能够计算预测和预测误差，并与观念运动理论相关。模仿的社会力量对镜像神经元的出现很重要，并表明了发育的定向性。

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