学习、发育与神经网络
在探讨学习与个体发育的过程中，我们会发现许多有趣的现象和规律。从学习理论中的关联概念，到动物训练与神经网络训练方法的对比，再到行为的个体发育以及神经系统的发育，这些内容构成了一个复杂而又相互关联的体系。
学习理论中的关联概念难题
在学习理论中，关联的概念是一个重要的部分。然而，将学习理论中的关联概念与网络中节点之间的连接联系起来存在一些困难。网络采用分布式处理，单个连接可能对多种刺激的响应做出贡献，而学习理论通常考虑刺激或反应之间的一对一关联。
在学习理论中，关联概念还用于区分不同的学习现象。例如，习惯化被视为“非关联学习”，因为刺激与环境中的其他事件没有关联，与之相对的是“关联学习”，如经典条件反射和工具性条件反射。然而，习惯化也可以被描述为与其他学习现象在同一模型中的初始反应的消退。在基于海兔研究的经典条件反射模型中，支持敏感化（一种“非关联”学习形式）的神经网络在很大程度上与负责经典条件反射的网络重合。因此，学习的神经网络模型并不强制我们在关联学习和非关联学习之间做出严格区分。
学习后的反应研究
在行为层面，学习的结果通过探索对刺激反应的变化来研究。我们需要明确区分行为映射（刺激如何产生反应）和学习（经验如何改变行为映射）这两个概念。然而，在研究学习时，行为映射的特征也非常重要。例如，假设不同的刺激表征可能导致对学习现象的不同预测。这表明我们不能像大多数学习理论那样将学习与表征分开研究。
动物训练与网络训练方法对比
比较训练动物和训练网络的方法是一件有趣的事情。据我们所知，这两个领域是独立发展的。动物训练主要基于行为主义时代的知识，特别是斯金纳及其追随者的研究。例如
