Создадим на каком-нибудь графе простейшую нейросеть, наподобие автомата Кауффмана:
двоичные состояния вершин и простая функция изменения состояния в зависимости от входов
(XOR и т.п.) В отличие от собственно NK - автоматов не будем ограничивать число выходов.
Запуская сеть с разных начальных состояний, мы можем получить ее характеристики "как устройства": среднюю длину циклов, степень хаотичности, степень зависимости от начальных условий и т.д.
С другой стороны, у сети
как графа будут определенные геометрические, топологические и прочие характеристики.
В частности, если это масштабируемый grid graph, можно оценить его топологическую размерность,
как это делает Вольфрам.Вопрос: можно ли как-то связать характеристики сети как графа и геометрического объекта,
и характеристики ее "выхода"? Возможно, фрактальные сети с дробной размерностью будут обладать более "интересным" поведением (это предположение)
