La regola di Hebb è un concetto importante nelle reti neurali artificiali perché è il fondamento dell'apprendimento nel cervello. Afferma che i neuroni che si attivano insieme si collegano insieme, il che significa che quando due neuroni si attivano frequentemente contemporaneamente, la connessione tra loro si rafforza. Questa regola è un concetto importante per le reti neurali perché viene utilizzata per regolare i pesi delle sinapsi tra i neuroni al fine di rafforzare (o indebolire) la connessione e migliorare le prestazioni della rete. La regola viene utilizzata anche per il rilevamento delle caratteristiche, ovvero il riconoscimento di modelli o caratteristiche nel set di dati di addestramento.
Spiega perché la regola di Hebb è importante nelle reti neurali artificiali.