Временное контрастивное обучение через неявную неэквивалентную память

Искусственные нейронные сети могут быть обучены с помощью обратного распространения ошибки благодаря сложному цифровому оборудованию, на котором они работают. Здесь авторы демонстрируют, как многие простые физические системы могут автономно обучаться выполнять сложные вычисления без необходимости интерфейса с любым цифровым оборудованием.