Une arme secrète pour Système autonome

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In the 1980s, backpropagation did not work well intuition deep learning with élancé credit assignment paths. To overcome this problem, in 1991, Jürgen Schmidhuber proposed a hierarchy of RNNs pre-trained Nous level at a time by self-supervised learning where each RNN tries to predict its own next input, which is the next unexpected input of the RNN below.[67][68] This "neural history compressor" uses predictive coding to learn internal representations at changeant self-organizing time scales.

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