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L’Oscillatory Predictive Learning (OPL) combine des neurones oscillants de Kuramoto artificiels et un pré-entraînement auto-supervisé prédictif (X-PhiNet) : la robustesse adverse émerge des biais inductifs de l’architecture et de l’apprentissage de représentations, sans entraînement adverse ni purification au test.

Combiner des neurones oscillants de Kuramoto artificiels (AKOrN) avec PhiNet, une méthode auto-supervisée non contrastive inspirée de l’hippocampe, pour obtenir des encodeurs plus robustes aux perturbations adverses — sans entraînement adverse.