вопрос можно 'поднять' в том смысле, что можно рассматривать нейрореализации 'прото'алгоритмов (изначально 'параллельных') и смотреть как варьированием структруры и параметров сети можно варьировать вид преобразования.
Это имеет смысл в перспективе обнаружения таких структур, которые решают те или иные
задачи в такой сети информационных обменов (гибкой и адаптивной), которую 'разложить'
в 'алгоритмы' будет предприятием нецелесообразным - трудно и полученное описание
будет более 'невоспринимаемым', чем данная нейрореализация (рецепты синтеза которой
заданы на языке соотв. эвристик)..
cкажем, если сильно зашумить растр, то многие 'стандартные' алгоритмы поломаются (без
соотв. модификаций), а сетка, возможно, сможет уловить наличие определенной
'связности' в шуме - конечно, самое интересное будет тогда, когда такая ригидность к шуму (или любым другим дефектам данных (типа дефокусировки)) будет скрытым (сущностным) достоинством метода..
(разумеется, контура можно выделять 'с помощью квантернионов' - см. изв. колл. монографию под ред. Фурмана по контурному анализу - а можно сетки-нейрофильтры рассматривать как реализацию всех возможных гиперкомплексных обощений и соотв. адгебр (в некотором приближении)..)