小脑模型神经网络如何减小超调

小脑模型神经网络通过使用CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）来减小超调。CMAC是一种基于局部逼近的神经网络，它通过存储输入和输出的映射关系来快速计算输出结果。在CMAC中，为了减小超调，可以采取以下方法：

1. 调整神经元的分布：在CMAC中，神经元的分布对网络性能有重要影响。通过调整神经元的分布，可以控制网络的逼近精度和对超调的响应。更密集的神经元分布可以提高逼近精度但可能增加超调，而较稀疏的神经元分布可以减小超调但可能降低逼近精度。

2. 调整学习速率：学习速率是指在训练过程中更新权重的快慢。通过调整学习速率，可以控制网络的收敛速度和稳定性。较小的学习速率可以减小超调，但可能导致网络收敛速度较慢；而较大的学习速率可以加快收敛速度但可能增加超调。

3. 使用反馈控制：反馈控制是一种在网络输出与目标输出之间提供反馈信号的方法。通过使用反馈控制，可以对网络的输出进行调整，以减小超调并提高系统的稳定性。反馈控制可以根据网络输出和目标输出之间的误差来调整神经元的权重，从而实现减小超调的目的。

综上所述，小脑模型神经网络可以通过调整神经元的分布、学习速率和使用反馈控制等方法来减小超调。这些方法可以根据具体的应用需求和性能要求进行调整，以实现网络的稳定性和提高系统的响应性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [小脑神经网络——CMAC](https://blog.csdn.net/u013236946/article/details/72678188)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [CMAC小脑模型神经网络与Python实现](https://blog.csdn.net/qq_41858347/article/details/104520504)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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