Explore la dynamique d'apprentissage des réseaux neuronaux profonds en utilisant des réseaux linéaires pour l'analyse, couvrant les réseaux à deux couches et à plusieurs couches, l'apprentissage autosupervisé et les avantages de l'initialisation découplée.
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Explore les réseaux d'attraction et les généralisations du modèle Hopfield en neuroscience computationnelle, en mettant l'accent sur la recherche de mémoire et la convergence dynamique.