연구진은 뇌 피질의 구조와 역학적 특징에서 영감을 받아 기존 해결책을 보호하고 작업 레이블 없이 현재 입력에 맞는 이전 해결책을 추론하는 파라미터 격리 방법인 기능적 작업 네트워크(FTN)를 제시했어요.
FTN은 혼합 전문가와 유사하게, 깊은 네트워크 집합에 대한 자기 조직화 이진 마스크를 사용하여, 뇌 피질의 수지상 세포 모델에서 영감을 받았으며, 세 단계를 거쳐 마스크를 생성해요.
합성 멀티 태스크 분류/회귀 생성기, MNIST, Permuted MNIST 세 가지 벤치마크에서 FTN은 거의 잊힘 없는 성능을 보였으며, 공간 조직 메커니즘은 마스크 검색 복잡도를 줄여 속도를 향상시켰어요.