저는 Cellular Neural Networks를 연구 하고 있으며 Chua 의 두 기사 ( 1988 )를 이미 읽었습니다 . 셀룰러 신경망에서, 셀은 단지 이웃과 관련이 있습니다. 따라서 실시간 이미지 처리에 사용하기 쉽습니다. 이미지 처리는 19 개의 숫자 로만 수행됩니다 (A와 B라고하는 2 개의 3x3 매트릭스와 하나의 바이어스 값).
학습 알고리즘이 없기 때문에 셀룰러 신경 네트워크 신경 네트워크를 호출 할 수 있는지 궁금합니다 . 그들은도 있습니다 감독 이나 감독없이 .
답변:
신경망에 대한 표준이 일관되게 유지된다면, 셀룰러 신경망은 아마도 신경망의 한 유형으로 간주되어야 할 것입니다.
두 개의 인접한 레이어가 완전히 연결되어 있다고 사람들이 신경망을 고려할 필요는 없습니다. 일부주의 네트워크, 대부분의 컨볼 루션 커널 및 다른 여러 유형의 네트워크가 완전히 연결되지 않았습니다.
철저한 연결은 계산 시간에 부담이되며, 기능에 필요한 경우에만 유용합니다. 연결의 매개 변수 값이 항상 0으로 표시 될 수있는 경우 전위가 필요하지 않습니다. 거의 0이 아닌 경우, 잠재력의 이점이 이점의 이점보다 클 수 있습니다.
컴퓨터 과학에서 완전히 연결되지 않은 많은 종류의 네트워크가 존재하며 생물학적 뉴런은 부분적으로 연결되어 있습니다. 생물학적 뉴런의 축색 돌기는 인접한 층을 통해 자라고 먼 곳에 연결될 수 있습니다.
Chua의 논문에서 셀룰러 신경망은 다른 신경망 유형과 마찬가지로 특정 조건 하에서 수렴하는 것으로 나타났습니다. 그들이 인간처럼 배우고 있다는 주장은 없으며 MLP가 사용하는 것과 같은 역 전파 및 경사 하강을 사용하지 않지만 점진적으로 향상합니다. 이는 여러 형태의 인공 학습 네트워크에서 유일한 공통 기준입니다.
셀룰러 신경망은 사람들이 비지도 학습이라는 용어를 사용할 때 일반적으로 생각되는 것에 맞지 않지만,지도되지 않으며 다른 비지도 네트워크와 같은 점진적인 개선을 보입니다.
이러한 이름의 문제 중 하나는 한 가지 유형의 물건 만 인기가있을 때 특수한 전문 용어 형식으로, 이름의 단어가 암시하는 것보다 더 구체적인 이름을 지정하는 것입니다. 셀룰러 신경망은 비지도 학습의 예는 아니지만 감독없이 더 잘 기능하는 법을 배웁니다.