Une arme secrète pour Système autonome
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In the 1980s, backpropagation did not work well connaissance deep learning with oblong credit assignment paths. To overcome this problem, in 1991, Moi-mêmeürgen Schmidhuber proposed a hierarchy of RNNs pre-trained one level at a time by self-supervised learning where each RNN tries to here 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 varié self-organizing time scales.
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