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小腦模型cmac神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1)-在線瀏覽

2025-02-26 08:50本頁面
  

【正文】 化能力。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。 1141 CMAC網(wǎng)絡(luò)泛化指標(biāo)114 CMAC網(wǎng)絡(luò)的泛化能力 對于一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說,泛化能力越強(qiáng),意味著經(jīng)樣本點(diǎn)訓(xùn)練后,對于樣本點(diǎn)附近非樣本點(diǎn) (即測試點(diǎn) )的輸入,網(wǎng)絡(luò)輸出與期望輸出間的誤差越小。 CMAC輸出為 , 則可用測試點(diǎn)的誤差平方和: 作為指標(biāo),來衡量網(wǎng)絡(luò)整體泛化性能的優(yōu)越。 114 CMAC網(wǎng)絡(luò)的泛化能力1142 CMAC參數(shù)對網(wǎng)絡(luò)性能的影響1. CMAC網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)本身保證了對于訓(xùn)練樣本點(diǎn)鄰域內(nèi)的測試點(diǎn)具有一定的泛化能力。3. 在訓(xùn)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(dāng)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。5. 為保證 CMAC收斂,應(yīng)避免采用網(wǎng)絡(luò)量化精度小于訓(xùn)練樣本采樣精度的參數(shù)配置訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。114 CMAC網(wǎng)絡(luò)的泛化能力1143 樣本訓(xùn)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(xùn)練樣本學(xué)習(xí)次序的變化對 CMAC網(wǎng)絡(luò)性能的影響。 將 等間距取 64個點(diǎn),即樣本采樣間隔和網(wǎng)絡(luò)量化間距均約為 , 泛化常數(shù) 取 4, 物理存儲單元數(shù)取 400(=100 ), 最大訓(xùn)練次數(shù)設(shè)為 500。函數(shù)真實(shí)值如下圖所示。訓(xùn)練時樣本間跨度 (或坐標(biāo)變化 )較大的那些點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效果較差,因此在樣本輸入訓(xùn)練過程中,應(yīng)盡量讓樣本按照鄰近且連續(xù)的順序?qū)W習(xí)。2) 因是局部網(wǎng)絡(luò),每次學(xué)習(xí)調(diào)整的權(quán)數(shù)為 c個,故學(xué)習(xí)速 度快,不存在局部極小。相近的輸入,有相近的輸出( 在無碰撞情況下)。影響到逼近精度、泛化能力和學(xué)習(xí)速度。它隨輸入維數(shù)的增加而增加。115 CMAC網(wǎng)絡(luò)的幾個問題例 111 用 CMAC 逼近函數(shù) )360/2sin()( uufd p==116 仿真示例CMAC 逼近 sin函數(shù)例 111 演示Sin函數(shù)輸入、輸出樣本雜散編碼 無沖撞雜散編碼 無沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 0次雜散編碼 無沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 1次雜散編碼 無沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 2次雜散編碼 無沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 3次雜散編碼 無沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 4次雜散編碼 無沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 5次雜散編碼 無沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 6次雜散編碼 無沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 7次雜散編碼 無沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 8次雜散編碼 無沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 9次雜散編碼 無沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 10次雜散編碼 無沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 10次雜散編碼 有 沖撞雜散編碼 有 沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 0次雜散編碼 有 沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 1次雜散編碼 有 沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 2次雜散編碼 有 沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 3次雜散編碼 有 沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 4次雜散編碼 有 沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 5次雜散編碼 有 沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 6次雜散編碼 有 沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 7次雜散編碼 有 沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 8次雜散編碼 有 沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 9次雜散編碼 有 沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 10次雜散編碼 有 沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 10次雜散編碼 有 沖撞 : c=6 b=5 學(xué)習(xí) 10次雜散編碼 有、無 沖撞無沖撞 輸入輸出樣本 有沖撞無沖撞 學(xué)習(xí) 0 次 有沖撞無沖撞 學(xué)習(xí) 1 次 有沖撞無沖撞 學(xué)習(xí) 2 次 有沖撞無沖撞 學(xué)習(xí) 3 次 有沖撞無沖撞 學(xué)習(xí) 4 次 有沖撞無沖撞
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