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我研究细胞神经网络并且已经读过的两篇文章(1988)。在细胞神经网络中,一个单元格只与它的邻居有关。因此,它很容易用于实时图像处理。图像处理仅使用19个数字(两个3x3矩阵称为A和B,一个偏置值)。

我想知道我们是否可以称之为细胞神经网络神经网络,因为没有学习算法。他们既不监督也不无人管理的

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    \ begingroup美元 今天我听到一个新术语。谢谢@网民 \ endgroup美元- - - - - - 这项Pandey 9月27日18日8:30
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如果神经网络的标准是一致的,那么细胞神经网络应该被认为是一种神经网络。

两个相邻的层是完全连接的,这不是人们所认为的神经网络的要求。一些关注网络,大多数卷积核,还有一些其他类型的网络并不是完全连接的。

穷举连接是计算时间的负担,只有在函数需要时才有价值。如果连接的参数值可以显示为零,不需要这种潜力。在非零的情况下,潜力带来的好处可能会超过它带来的好处。

在计算机科学中,存在着许多类型的网络,它们之间并没有完全连接,生物神经元是部分相连的。生物神经元的轴突可以通过相邻的一层生长并与远处的一层相连。

在蔡美儿的论文中,研究表明,细胞神经网络在特定条件下收敛,就像其他神经网络类型一样。没有人说它们像人类一样学习,它们不像MLPs那样使用反向传播和梯度下降,但是他们确实在逐渐提高,这是许多人工学习网络的唯一共同标准。

当人们使用无监督学习这个术语时,细胞神经网络并不符合通常的想法,然而,它们不受监督,而且它们确实表现出与其他无监督网络相同的渐进式改进。

这些名称的部分问题在于,当只有一种类型的东西变得流行时,专业术语就形成了,将名称分配给比名称中的单词更具体的内容。细胞神经网络可能不是无监督学习的例子,但他们学会了在没有监督的情况下更好地工作。

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