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Cette séance de cours introduit des règles d'apprentissage hebbienes simples et des entrées corrélées, expliquant comment les vecteurs de poids convergent vers des valeurs identiques. À travers des exemples, il montre comment les unités d'entrée corrélées dominent l'activité du neurone de sortie, ce qui entraîne une augmentation constante de leur poids. L'instructeur discute également du modèle de taux d'apprentissage hebbien et de la règle de covariance.