Spontaneous emergence of context-dependent statistical learning in humans and neural networks
Cette étude démontre que les humains et les réseaux de neurones récurrents peuvent spontanément apprendre et adapter des associations statistiques conflictuelles en fonction de contextes non signalés, grâce à des représentations internes distribuées qui préviennent l'interférence catastrophique.