基於直接地址對映的CMAC神經網路
緊鑼密鼓的專案又開始了，經過一番研究準備融合神經網路與增強學習來實現基於FPGA的XX路徑規劃，越來越覺得這裡邊需要學的東西太多了，特別是機器學習好深邃啊。之前要在FPGA上實現的BP神經網路準備換成CMAC神經網路了，一開始以為CMAC神經網路挺容易，後來才發現理解起來也不是那麼簡單，而且與具體應用聯絡起來時實現起來還是問題重重，主要是在高維輸入環境下權值的存取如何來解決，看了Jar-Shone Ker的直接權值地址對映CMAC法(線性收縮陣列法)困擾算是解決了。它採用一種多重權值的儲存層介面和流水線權值單元地址機制，有效的壓縮了權值儲存空間，非常適合在FPGA上實現。
今天就利用直接地址對映法在matlab上實現了正弦函式的逼近。很簡單，但是裡邊的方法還是很有用的。
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