Sind zelluläre neuronale Netze eine Art von neuronalen Netzen?

Ich erforsche zelluläre neuronale Netze und habe bereits Chuas zwei Artikel ( 1988 ) gelesen . In zellularen neuronalen Netzen steht eine Zelle nur in Beziehung zu ihren Nachbarn. So ist es einfach für die Echtzeit-Bildverarbeitung zu verwenden. Die Bildverarbeitung wird mit nur 19 Zahlen durchgeführt (zwei 3x3-Matrizen mit den Namen A und B und ein Bias-Wert).

Ich frage mich, ob wir zellulare neuronale Netze neuronale Netze nennen können , weil es keinen Lernalgorithmus gibt. Sie werden weder beaufsichtigt noch unbeaufsichtigt .

Wenn die Standards für ein neuronales Netzwerk konsistent gehalten werden, sollten zellulare neuronale Netzwerke wahrscheinlich als eine Art neuronales Netzwerk betrachtet werden.

Dass zwei benachbarte Schichten vollständig verbunden sind, wird nicht als Voraussetzung dafür angesehen, was Menschen als neuronale Netze betrachten. Einige Aufmerksamkeitsnetzwerke, die meisten Faltungskerne und einige andere Arten von Netzwerken sind nicht vollständig miteinander verbunden.

Eine umfassende Konnektivität ist eine Belastung für die Rechenzeit, die nur dann von Nutzen ist, wenn die Funktion dies erfordert. In Fällen, in denen gezeigt werden kann, dass der Parameterwert für die Verbindung immer Null ist, ist das Potenzial nicht erforderlich. In Fällen, in denen es selten ungleich Null ist, kann der Nutzen des Potenzials den Gewinn überwiegen.

Es gibt viele Arten von Netzwerken, die in der Informatik nicht erschöpfend miteinander verbunden sind, und biologische Neuronen sind teilweise miteinander verbunden. Die Axone biologischer Neuronen könnten durch eine benachbarte Schicht wachsen und sich mit einer entfernten verbinden.

In Chuas Artikel wurde gezeigt, dass zellulare neuronale Netze unter bestimmten Bedingungen konvergieren, genau wie bei anderen neuronalen Netzwerktypen. Es gibt keinen Anspruch darauf, dass sie wie Menschen lernen, und sie verwenden nicht die gleiche Rückausbreitung und Gradientenabnahme wie MLPs, aber sie verbessern sich schrittweise, was das einzige gemeinsame Kriterium in den vielen Formen künstlicher Lernnetzwerke ist.

Zelluläre neuronale Netze passen nicht in das, was allgemein gedacht wird, wenn Menschen den Begriff unbeaufsichtigtes Lernen verwenden. Sie werden jedoch nicht überwacht und weisen die gleiche inkrementelle Verbesserung auf, die andere unbeaufsichtigte Netze aufweisen.

Ein Teil des Problems mit diesen Namen besteht darin, dass sich Fachjargon bildet, wenn nur ein Typ einer Sache populär wird und der Name etwas Spezifischerem zugewiesen wird, als es die Wörter im Namen implizieren. Zelluläre neuronale Netze sind vielleicht keine Beispiele für unbeaufsichtigtes Lernen, aber sie lernen, ohne Aufsicht besser zu funktionieren.