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小腦模型（cmac）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1)-全文預(yù)覽

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【正文】 P+Mamp。Qt0*4zlVH!(dhwJJDHL(D2SeVEmL2)xphyCO)yMhbzKG99pnzS7XuMbjwHt3Wf55+Y0zJ2+K*HWMAJCssSw8IiU%+fPAopFipqLVAH2pSuft4bb8JiJ6otb9$sMcA$uo490w2QtGPc)LCeok)B3+9eP!qIzTofamp。U4Vf7DmbIfTnyp%DSa)g*ZM**aXOamp。n0dXJq1uvI(3Jhv7c0trHcfgxjDFPaJkuNu0amp。e%lRgU+XqS1amp。Z4Cfmj5Ep($r0it8O5KmhBo6hlO0)oFAamp。w$5MnQjamp。G+HRn43D*Z9g9*!hoDdq5YGL3weJT$E3GXpxceaFblDUZiuye2HeJzomQbGO2UOyFXG3!dFn)(EUx%Fp6CZgs$t(SM6B5I2f02D4amp。+amp。5Sxyn!iJr8W+VsPxztWznxw0sJZmJXdeALZaX%8guRvjwq+L3l4RyDg45$1hZje1$Bdc8n38Wamp。famp。2OIteC7tAqG2G(LdkOuGpbVr6XwWxXt8P6ubwWBamp。qGut5!KMApehAIS%*7QZBQtSpVopx(AIMRKQf9a71Srn2h(6(o91C(DW8GQ%NbNuFmte9XO0E0npjG(+1uTFvAJv3%QxG!sD0YlpGvaQV6dNV%b7aqhQDamp。4amp。xVcdxwv(Y8sDKf5Iot7DDYRtzvzP3wpCa)9$6eKRlVgb*u)cbTjDD2kWivsuSa2d)EVKL!)4Zy7qSsWmp+2QUQGON5Slex4*v*amp。tDQsss8R98QHD)M9AuYnhDQIVOeWKqJ97amp。t2R0KJe1QKZ+2*26)orzfqAdamp。115 CMAC網(wǎng)絡(luò)的幾個問題6）高階 CMAC：為提高逼近精度，也可提高接收域函數(shù)的階次，若下圖 2為 0次接收域函數(shù)，高階 CMAC用 1次接收域函數(shù)，見下圖。4）決定網(wǎng)絡(luò)性能的主要參數(shù)：泛化常數(shù) c；相鄰輸入間的重疊程度；輸入的量化級。 1） CMAC的逼近原理：用分段超平面，擬合非線性超曲面。實驗選取了四種不同的訓(xùn)練順序：三種樣本訓(xùn)練順序格雷碼 (英文： Gray Code，又稱作葛萊碼，二進制循環(huán)碼 )是 1880年由法國工程師 JeanMauriceEmlle Baudot發(fā)明的一種編碼，是一種絕對編碼方式，典型格雷碼是一種具有反射特性和循環(huán)特性的單步自補碼，它的循環(huán)、單步特性消除了隨機取數(shù)時出現(xiàn)重大誤差的可能，它的反射、自補特性使得求反非常方便。6. 提高訓(xùn)練樣本采樣精度，可提高 CMAC網(wǎng)絡(luò)整體泛化性能，但同時必須保證，網(wǎng)絡(luò)量化精度要等于或大于樣本采樣精度。2. 在訓(xùn)練樣本采樣精度不變的條件下，量化精度越高， CMAC網(wǎng)絡(luò)整體泛化性能越好，但隨著量化精度的提高， CMAC學(xué)習(xí)收斂要求的最小泛化常數(shù)值隨之增大。設(shè)測試點序列 ,對應(yīng)的期望輸出為。 CMAC網(wǎng)絡(luò)中，若兩個輸入向量相距較近，則它們所觸發(fā)的神經(jīng)元有重疊，距離越近，重疊越多；若兩個輸入向量相距較遠(yuǎn)，則它們觸發(fā)的神經(jīng)元沒有重疊。因碰撞，收斂速度降低、收斂性態(tài)變壞、也可能不收斂113 CMAC算法及程序語言描述 0次接收域函數(shù)例次接收域函數(shù)例（ b）鄰近兩點輸入重疊單元 =3,無碰撞（ a）一維c=4c=41（ c）鄰近兩點輸入重疊單元 =3,有碰撞113 CMAC算法及程序語言描述114 CMAC網(wǎng)絡(luò)的泛化能力最早進行泛化理論研究的是 Amaril，他認(rèn)為泛化是將輸入集中樣本點的給定鄰域映射到輸出集中映射點 (與樣本點對應(yīng) )的某一鄰域。（ 2）（ 1）分析算法　　 1132 學(xué)習(xí)算法分析學(xué)習(xí)算法分析 CMAC的學(xué)習(xí)算法與自適應(yīng)線性神經(jīng)元的相同。113 CMAC算法及程序語言描述 1131 學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)算法 CMAC 為有導(dǎo)師的學(xué)習(xí)算法。有多種方法， “除余數(shù)法 ”是其中較好的一種。但是，訓(xùn)練樣本不可能遍歷所有輸入空間，在 C中被激勵的單元是很稀疏的。人主要靠小腦管理運動功能，它通過小腦皮層的神經(jīng)系統(tǒng)從肌肉、四肢、關(guān)節(jié)、皮膚等接受感覺信息，并感受反饋信息，然后將這些獲得的信息整合到一特定的區(qū)域 ——“ 存儲器 ”記憶起來。經(jīng)過多年的研究，其中包括 Miller, Parks和 Wong等人的

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