https://arxiv.org/pdf/2405.16731 뇌는 환경과 상호 작용하기 전에도 학습을 준비합니다. 즉, 무작위 노이즈와 유사한 자발적인 신경 활동을 통해 구조를 정제하고 최적화합니다. 그러나 이러한 프로세스의 메커니즘은 아직 완전히 이해되지 않았으며 이 프로세스가 머신 러닝 알고리즘에 도움이 될 수 있는지 여부는 불분명합니다. 여기서는 피드백 정렬 알고리즘이 있는 신경망을 사용하여 이 문제를 연구하여 무작위 노이즈가 있는 신경망을 사전 학습하면 가중치 전송 없이도 학습 효율성과 일반화 능력이 향상된다는 것을 보여줍니다. 먼저 무작위 노이즈 학습은 역방향 시냅스 피드백과 일치하도록 전방 가중치를 수정하는데, 이는 피드백 정렬을 통해 오류를 가르치는 데 필요합니다. 결과적으로 사전 정렬된 가중..
