Spontaneous emergence of context-dependent statistical learning in humans and neural networks
Este estudo demonstra que tanto humanos quanto redes neurais recorrentes podem aprender incidentalmente associações visuais conflitantes em contextos dinâmicos e não sinalizados, revelando que representações internas distribuídas, moldadas pela configuração inicial dos pesos, são fundamentais para evitar interferência catastrófica e permitir adaptação flexível.