연구진은 외부 입력과 분리된 신경 역학을 활용하는 CTM 아키텍처의 불안정성 문제를 해결하기 위해 비대칭 흥분-억제(E-I) 신경망을 제안했어요.
TIDE는 Wilson-Cowan 역학 및 측면 억제를 통합하여 신경 역학을 안정화하고, 생물학적 현실성을 고려하여 계층적 수용체 필드 및 Dale 원칙을 적용했어요.
TIDE는 ImageNet에서 다양한 환경 변화 속에서 CTM보다 50% 적은 훈련 시간으로 평균 +1.65% 향상된 top-1 정확도를 달성했어요.