一、简介
二、结构与原理
1.结构模型
2.工作原理
三、CMAC学习算法
四、CMAC泛化能力
影响CMAC泛化精度的主要因素有:训练精度、泛化常数和样本点选择。对于一个神经网络来说,泛化能力越强,意味着经过样本点训练后,对于样本集附近的非样本点的输入,网络输出与期望输出间的误差越小。
五、CMAC优势
发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/201465.html原文链接:https://javaforall.net
小脑模型神经网络CMAC一 简介 1 在对人类神经学的研究中 得知它由一些神经元覆盖组成 在这项研究的基础上 AlbusJ S 于 1975 年根据神经生理学小脑皮层结构特点提出了一种小脑模型关联控制器 经过多年的完善和发展 形成了成熟的小脑模型神经网络理论 CerebellarMo CMAC 2 CMAC 是一种查表型自适应神经网络 它可以准确地描述出非线
影响CMAC泛化精度的主要因素有:训练精度、泛化常数和样本点选择。对于一个神经网络来说,泛化能力越强,意味着经过样本点训练后,对于样本集附近的非样本点的输入,网络输出与期望输出间的误差越小。
发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/201465.html原文链接:https://javaforall.net