본 논문은 Bidirectional Backpropagation (B-BP)로 훈련된 Bidirectional Associative Memory (BAM)의 낮은 견고성과 잡음 및 적대적 공격에 대한 높은 민감성 문제를 해결하기 위해, 새로운 기울기 없는 훈련 알고리즘인 Bidirectional Subspace Rotation Algorithm (B-SRA)을 제안합니다. 실험을 통해 직교 가중치 행렬 (OWM)과 기울기 패턴 정렬 (GPA)을 BAM의 견고성 향상에 중요한 두 가지 원리로 확인하고, 이를 기반으로 B-BP에 새로운 정규화 전략을 도입하여 부패 및 적대적 방해에 대한 저항성을 크게 향상시켰습니다. 다양한 공격 시나리오와 메모리 용량 (50, 100, 200 연관 쌍)에서 BAM의 성능을 평가했으며, OWM과 GPA를 모두 통합한 SAME 구성이 가장 강력한 복원력을 달성했습니다.
