セルラーニューラルネットワークはニューラルネットワークの一種ですか？

私はセルラーニューラルネットワークを研究しており、すでにチュアの2つの記事（1988）を読んでいます。セルラーニューラルネットワークでは、セルはその隣接セルとのみ関係しています。そのため、リアルタイムの画像処理に簡単に使用できます。画像処理は、19個の数値（AおよびBと呼ばれる2つの3x3マトリックスと1つのバイアス値）で実行されます。

学習アルゴリズムがないので、セルラーニューラルネットワークをニューラルネットワークと呼べるかもしれません。彼らはどちらもある教師も教師なし。

ニューラルネットワークとは何かの基準が一貫している場合、セルラーニューラルネットワークは一種のニューラルネットワークと見なす必要があります。

2つの隣接する層が完全に接続されていることは、人々がニューラルネットワークを検討する際の要件とは見なされていません。一部の注目ネットワーク、ほとんどの畳み込みカーネル、およびその他のいくつかのタイプのネットワークは、完全に接続されていません。

完全な接続性は、計算時間への負担であり、関数が必要とする場合にのみ価値があります。接続のパラメーター値が常にゼロであることが示されている場合は、ポテンシャルの必要はありません。それがめったに非ゼロではない場合、潜在的な利点はそれを持っていることの利益を上回るかもしれません。

コンピューターサイエンスでは網羅的につながっていない多くの種類のネットワークが存在し、生物ニューロンは部分的につながっています。生物学的ニューロンの軸索は、隣接する層を介して成長し、離れた層に接続する可能性があります。

チュアの論文では、セルラーニューラルネットワークは、他のニューラルネットワークタイプと同様に、特定の条件下で収束することが示されています。人間のように学習するという主張はなく、MLPが使用するのと同じ逆伝播と勾配降下法を使用していませんが、徐々に改善されます。これは、人工学習ネットワークの多くの形式に共通する唯一の基準です。

セルラーニューラルネットワークは、教師なし学習という用語を使用するときに一般的に考えられるものに適合しませんが、教師なし学習であり、他の教師なしネットワークが示すのと同じ増分の改善を示します。

これらの名前の問題の一部は、1種類のモノだけがポピュラーになると、専門用語が形成され、名前の単語よりも具体的なものに名前が割り当てられることです。セルラーニューラルネットワークは教師なし学習の例ではないかもしれませんが、教師なしでよりよく機能することを学習します。