小腦模型cmac神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-wenkub
2023-01-24 12:37:54 本頁面
【正文】 有沖撞無沖撞 學習 2 次 有沖撞無沖撞 學習 3 次 有沖撞無沖撞 學習 4 次 有沖撞無沖撞 學習 5 次 有沖撞無沖撞 學習 6 次 有沖撞無沖撞 學習 7 次 有沖撞無沖撞 學習 8 次 有沖撞無沖撞 學習 9 次 有沖撞無沖撞 學習 10 次 有沖撞無沖撞 學習 10 次 有沖撞例 112 用 CMAC逼近非線性函數(shù)。影響到逼近精度、泛化能力和學習速度。2） 因是局部網(wǎng)絡(luò)，每次學習調(diào)整的權(quán)數(shù)為 c個，故學習速 度快，不存在局部極小。函數(shù)真實值如下圖所示。114 CMAC網(wǎng)絡(luò)的泛化能力1143 樣本訓練順序?qū)?CMAC網(wǎng)絡(luò)性能的影響 下面分四種情況以 CMAC網(wǎng)絡(luò)逼近復(fù)雜的 “海底深度 ”函數(shù)為例，研究訓練樣本學習次序的變化對 CMAC網(wǎng)絡(luò)性能的影響。3. 在訓練樣本采樣精度和網(wǎng)絡(luò)量化精度保持不變的條件下，在一定范圍內(nèi)，泛化常數(shù)的增加可以提高 CMAC網(wǎng)絡(luò)整體的泛化性能，但當泛化常數(shù)增大到一定程度后，它的變化不再影響網(wǎng)絡(luò)泛化性能。 CMAC輸出為 , 則可用測試點的誤差平方和： 作為指標，來衡量網(wǎng)絡(luò)整體泛化性能的優(yōu)越。因此 CMAC網(wǎng)絡(luò)具有局域泛化能力，它的泛化能力源自于它的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)本身。由此可見，泛化能力除了由精度決定外，還取決于映射方式和輸入的量化級。Jacobi迭代法q 但，因有重疊、碰撞，故對學習算法及收斂性，需予以分析（ 討論單輸出 ）。 設(shè)單輸出，給定輸入 /輸出樣本對 （ 導(dǎo)師信號 ）： u dP p/ ，Lp ,2,1 L= 。167。167。CMAC結(jié)構(gòu) CMAC是前饋網(wǎng)，結(jié)構(gòu)見圖 112 ，有 兩個基本映射，表示輸入輸出之間的非線性關(guān)系。當需要的時候，將這些存儲器儲存的信息取出來，作為驅(qū)動和協(xié)調(diào)肌肉運動的指令 —— 控制信號 :當感受信息和反饋信息出現(xiàn)差異時，便通過聯(lián)想加以調(diào)整，從而達到運動控制的目的，這一過程便是學習。 CMAC是一種局部逼近網(wǎng)絡(luò)，算法基于 LMS(最小均方 )，學習速度快，具有局域泛化 (generalization)能力，避免了 BP網(wǎng)絡(luò)的局部最優(yōu)問題，且易于硬件實現(xiàn)。62334967第十一章第十一章 小腦模型（小腦模型（ CMAC）） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CMAC網(wǎng)絡(luò)的基本思想與結(jié)構(gòu)模型 CMAC網(wǎng)絡(luò)的工作原理 CMAC算法的程序語言描述 CMAC網(wǎng)絡(luò)的泛化能力 CMAC網(wǎng)絡(luò)的幾個問題 仿真示例 生物學研究表明，人腦在人體運動中起到維持軀體平衡、調(diào)節(jié)肌肉緊張程度、協(xié)調(diào)隨意運動等功能。第十一章第十一章 小腦模型（小腦模型（ CMAC）） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 北京科技大學北京科技大學 因此，模擬人的小腦結(jié)構(gòu)與功能無疑是腦的宏觀結(jié)構(gòu)功能模擬的重要組成部分。這些優(yōu)點使得 CMAC網(wǎng)絡(luò)非常適合用于復(fù)雜系統(tǒng)的建模和快速辨識。 111 CMAC網(wǎng)絡(luò)的基本思想與結(jié)構(gòu)模型 Albus根據(jù)小腦在生物運動協(xié)調(diào)方面的重要作用，提出了CMAC網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)模型如圖 ：111 CMAC網(wǎng)絡(luò)的基本思想與結(jié)構(gòu)模型 圖 yAC＋U輸入空間雜散編碼AP(W)輸出輸入向量圖 112 CMAC結(jié)構(gòu)112 CMAC 網(wǎng)絡(luò)的工作原理 1121 概念映射（ U—— AC） yAC＋U輸入空間雜散編碼AP(W)輸出輸入向量圖 271 CMAC結(jié)構(gòu)1122 實際映射（ AC—— AP） 167。 雜散存儲 ：可將 AC壓縮到較小的 AP中。 雜散存儲弱點： 產(chǎn)生碰撞 (沖突 )即 AC中多個聯(lián)想單元，被映射到AP的同一單元 (見圖 )，這意味著 信息的丟失 。 由 d規(guī)則調(diào)整權(quán)值： Dw td y t sjp p j pP( ) ( ( )) ([ ])= h uR 2 其
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