具有非线性和延迟类型模板元素及非均匀网格的细胞神经网络

摘要 细胞神经网络（CNN）范式是一个强大的框架，用于在规则网格上放置模拟非线性处理阵列。本文通过引入额外的非线性和延迟类型特性，扩展了当前CNN克隆模板元素（原子）的库。此外，引入了具有非均匀处理器和邻域（网格大小）的架构。通过这种概括，可以将一些众所周知的强大的模拟阵列计算结构解释为CNN的特例。此外，我们展示了具有这些广义克隆模板的CNN具有通用可编程电路结构（原型机器），并且具有模拟宏和算法。还分析了与细胞自动机（CA）和脉动阵列（SA）的关系。最后，呈现了一些稳健的稳定性结果和动态的状态空间结构。