¿Son las redes neuronales celulares un tipo de redes neuronales?

Estoy investigando las redes neuronales celulares y ya he leído los dos artículos de Chua ( 1988 ). En las redes neuronales celulares, una célula solo está en relación con sus vecinos. Es fácil usarlo para el procesamiento de imágenes en tiempo real. El procesamiento de imágenes se realiza con solo 19 números (dos matrices 3x3 llamadas A y B y un valor de sesgo).

Me pregunto si podemos llamar a las redes neuronales celulares redes neuronales , porque no hay un algoritmo de aprendizaje. No son supervisados ni no supervisados .

Si los estándares de lo que es una red neuronal se mantienen consistentes, entonces las redes neuronales celulares probablemente deberían considerarse un tipo de red neuronal.

Que dos capas adyacentes estén completamente conectadas no se considera un requisito de lo que las personas consideran redes neuronales. Algunas redes de atención, la mayoría de los núcleos de convolución y varios otros tipos de redes no están conectados exhaustivamente.

La conectividad exhaustiva es una carga en el tiempo de cálculo que solo es valiosa en los casos en que la función lo requiere. En los casos en que el valor del parámetro para la conexión puede ser siempre cero, no hay necesidad de potencial. En los casos en que rara vez es distinto de cero, el beneficio del potencial puede ser mayor que la ganancia de tenerlo.

Existen muchos tipos de redes que no están exhaustivamente conectadas en informática y las neuronas biológicas están parcialmente conectadas. Los axones de las neuronas biológicas pueden crecer a través de una capa adyacente y conectarse a una distante.

En el artículo de Chua, se demostró que las redes neuronales celulares convergen en condiciones específicas, al igual que para otros tipos de redes neuronales. No se afirma que aprendan como lo hacen los humanos, y no usan la misma propagación hacia atrás y el descenso de gradiente que usan las MLP, pero sí mejoran gradualmente, que es el único criterio común en las muchas formas de redes de aprendizaje artificial.

Las redes neuronales celulares no se ajustan a lo que generalmente se piensa cuando las personas usan el término aprendizaje no supervisado, sin embargo, no están supervisadas y exhiben la misma mejora incremental que exhiben otras redes no supervisadas.

Parte del problema con estos nombres es que la jerga especializada se forma cuando solo un tipo de cosa se vuelve popular, asignando el nombre a algo más específico de lo que implican las palabras en el nombre. Las redes neuronales celulares pueden no ser ejemplos de aprendizaje no supervisado, pero aprenden a funcionar mejor sin supervisión.