초록
인간의 신경 시스템은 시냅스 가소성을 이용하여 최적화 문제를 해결합니다. 이전 연구에서는 인공 신경망의 학습 과정에 가소성 요소를 추가하려고 시도하였으나, 대부분의 이러한 모델들은 복잡한 외부 제어나 새로운 복잡한 규칙을 필요로 하였습니다. 본 논문에서는 생물학적 신경 가소성을 모방하는 새로운 자연에서 영감을 받은 최적화 알고리즘을 소개합니다. 또한, 이 모델은 세 가지 데이터셋에 적용되어 그 결과가 기울기 하강법(gradient descent) 최적화와 비교되었습니다.