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Apprendre dans le temps: un nouvel éclairage sur l'apprentissage connexionniste
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(In French only...) L'utilisation classique des réseaux connexionnistes, qu'il s'agisse de modélisation ou d'ingénierie, concerne l'apprentissage d'une et une seule tâche. Apprendre dans le temps, c'est au contraire considérer une succession temporelle de tâches auxquelles le réseau est confronté. Nous tentons de montrer l'importance de cette temporalité à grande échelle, aussi bien pour modéliser des comportements psychologiques que pour dépasser les limites computationnelles actuelles des réseaux connexionnistes. Pour cela, deux principes sont proposés: progressivité et polyvalence. Puis, leurs conséquences en terme d'optimalité sont discutées et amènent à postuler deux phases distinctes dans l'apprentissage, l'une étant l'acquisition et la coordination des habiletés, l'autre leur réorganisation. |
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Progressive learning (( LABS Lifia McGill |