Как использовать обучение по Хеббу?

Я хочу модернизировать свой симулятор эволюции, чтобы использовать обучение Хебба, как этот . Вы хотите, чтобы маленькие существа могли научиться находить пищу. Я достиг этого с помощью базовых сетей прямой связи, но я застрял в понимании того, как это сделать с помощью обучения Хебба. Основной принцип обучения Хебба заключается в том, что если два нейрона возбуждаются вместе, они соединяются вместе.

Таким образом, веса обновляются следующим образом:

weight_change = learning_rate * input * output

Информация, которую я нашел о том, как это может быть полезно, довольно скудна, и я ее не понимаю.

В моей текущей версии симулятора веса между действием и вводом (движение, глаза) увеличиваются, когда существо ест кусок пищи, и я не понимаю, как это можно отразить в этой новой модели. Здесь просто нет места, чтобы сказать, правильно он сделал что-то или нет, потому что единственными параметрами являются ввод и вывод! По сути, если один вход активирует движение в одном направлении, вес будет продолжать увеличиваться, независимо от того, ест существо что-то или нет!

Я неправильно применяю знания Хебба? Просто для справки, я использую Python.