摘要
能够基于过往记忆进行当前计算，对于故事理解等诸多认知任务至关重要。海布型（Hebbian）突触可塑性被认为在大脑中负责中长期记忆的保持。然而，这种可塑性过程如何与皮层网络中的计算机制相融合，目前尚不明确。在此，我们提出一种名为海布记忆网络（Hebbian Memory Networks, H-Mems）的简单神经网络模型，其核心是一个受海布型可塑性调控的异关联网络。我们证明，该网络可通过优化，有效利用海布型可塑性过程来支持其计算功能。H-Mems能够一次性记忆刺激对之间的关联，并在后续决策中加以利用；此外，它们还能完成对合成故事的高难度问答任务。本研究表明，仅通过简单的海布型可塑性机制，神经网络模型即可实现计算能力的增强，从而融入记忆功能。