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記憶體內涵加權對CMAC收斂速度的改善

By 林立人

Abstract

[[abstract]]本文目的是為了提出利用記憶體加權因子,加諸於小腦模型控制器(Cerebellar mode articulation controller, CMAC),而達到改變CMAC之索引矩陣特性之目的;也藉由記憶體加權因子的調整,而使CMAC對受控體的控制能具備更廣泛與更彈性的控制。此外,特別值得一提的是,CMAC的索引矩陣,會因訓練樣本數的增加,或是類化因子的增加,而趨使CMAC的索引矩陣,成為一非良性矩陣,而終致使得CMAC在訓練週期時,產生不易收斂的情形,但若加上記憶體加權因子,妥善的加以調整其倍率,則可獲得改善。

Topics: 小腦模型控制器 ; 類神經網路 ; 學習率 ; 加權因子 ; 記憶體, Cerebellar Model Articulation Controller ; Artificial Neural Network ; Learning Rate ; Weighting Factor ; Memory, [[classification]]53
Year: 2013
OAI identifier: oai:ir.lib.ntnu.edu.tw:309250000Q/123739
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