Exploring Multiple Neighborhood Neural Cellular Automata (MNNCA) for Enhanced Texture Learning

细胞自动机（CA）长期以来一直是计算动态系统的基础。最近的创新将这一模型类引入了深度学习领域，通过使用人工神经网络对CA的更新规则进行参数化，称为神经细胞自动机（NCA）。这使得NCAs可以通过梯度下降进行训练，使它们能够演变成特定的形状，生成纹理，并模仿聚集等行为。然而，传统NCAs的局限性在于它们无法展示足够复杂的行为，限制了它们在创意和建模任务中的潜力。我们的研究探索通过结构化噪声和引入多个邻域来增强NCA框架。这种方法受到历史上增强经典连续CA表现力的技术的启发。所有代码和示例视频都可在https://github.com/MagnusPetersen/MNNCA上公开获取。

如何增强神经元元胞自动机的表现力？

将多个邻域和结构化噪声引入神经元元胞自动机框架中，以增强其表现力。

论文介绍了神经元元胞自动机（NCA）的概念和应用，提出了引入多个邻域和结构化噪声的方案以增强NCA的表现力。作者设计了实验来验证新方案的效果，并开源了代码和示例视频。该研究为NCA的发展提供了新思路，值得进一步研究。

近期相关研究包括： 1. Learning to Simulate Complex Physics with Graph Networks 2. Deep Learning for Universal Linear Embeddings of Nonlinear Dynamics 3. Differentiable Particle Filters: End-to-End Learning with Algorithmic Priors