本文回顾了人工神经网络历史并将现代理论神经科学应用于深度学习领域中的实验，发现仅仅靠权重稀疏并不能提高图像的噪声鲁棒性。最近，开发出利用权重稀疏性、活性稀疏性和主动树突建模来方便持续学习的模型，并将该方法扩展到更具挑战的连续学习任务上，并公开了代码。