Language
Country/Area
No result found
nan
Di bidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, keragaman dan kompleksitas jaringan saraf telah membuat para peneliti terus mencari algoritma pelatihan yang lebih cepat dan lebih akurat. Sedangkan untuk CMAC (model aritmatika model cerebellar), sebagai jaringan memori asosiatif yang mensimulasikan otak kecil mamalia, telah menarik perhatian luas untuk kinerja optimisasi dan kemampuan belajar yang efisien. Sejak James Albus pertama kali mengusulkan CMAC pada tahun 1975, model ini telah diterapkan pada beberapa bidang seperti kontrol robot, pembelajaran penguatan, dan klasifikasi otomatis. Kunci untuk meningkatkan kecepatan pelatihan CMAC terletak pada pengenalan algoritma QRL (QR Second).
Struktur Dasar Model CMAC
Fungsi dasar CMAC adalah untuk menerima beberapa input dan menghitung bobot yang sesuai dengan input ini, yang disesuaikan selama pelatihan. CMAC mengaitkan setiap persegi panjang dengan unit memori yang disimpan secara internal dengan membagi ruang input menjadi beberapa hyperrectangles. Struktur ini tidak hanya memberikan kemampuan generalisasi yang baik, tetapi juga memungkinkan titik input apa pun untuk menghasilkan output di bawah aksi gabungan dari beberapa unit memori.
Output CMAC adalah jumlah aljabar dari semua unit memori yang diaktifkan, yang terkait erat dengan perubahan nilai titik input.
Algoritma QRLS menyederhanakan proses pelatihan
Pelatihan CMAC tradisional sering kali bergantung pada algoritma minimum square (LMS), tetapi sensitivitasnya terhadap tingkat pembelajaran sering mengarah pada ketidakstabilan konvergensi. Dengan diperkenalkannya algoritma QRLS, CMAC dapat mencapai konvergensi relatif cepat tanpa menyesuaikan tingkat pembelajaran. Kemajuan besar dalam algoritma ini adalah secara teoritis membuktikan bahwa pembaruan berat dapat diselesaikan dalam satu langkah, membuat proses pelatihan menjadi sederhana dan efisien.
Kompleksitas perhitungan algoritma QRLS hanya O (n), yang secara signifikan mengurangi penggunaan memori dan biaya waktu.
Keuntungan dari arsitektur pipa paralel
Algoritma QRLS berdasarkan dekomposisi QR tidak hanya sangat efisien secara komputasi, tetapi juga secara signifikan mengurangi biaya implementasi perangkat keras. Dengan memperkenalkan struktur array pipa paralel, algoritma QRLS menunjukkan potensinya dalam aplikasi industri besar, memastikan bahwa CMAC dapat dilatih dengan cepat dan akurat. Arsitektur ini dapat menangani beberapa proses pelatihan secara paralel, sehingga lebih lanjut meningkatkan efisiensi pelatihan.
CMAC kontinu dan fusi CMAC dalam
Untuk mengatasi karakteristik CMAC seperti langkah pada output, para peneliti menggabungkan CMAC dengan fungsi B-spline dan meluncurkan CMAC kontinu, arsitektur baru yang dapat memberikan akurasi perkiraan fungsi yang lebih tinggi. Selain itu, penelitian terbaru juga menunjukkan bahwa menggabungkan beberapa CMAC dangkal menjadi struktur yang dalam, yaitu CMAC dalam (DCMAC), dapat secara lebih efektif menangani tugas-tugas nonlinier tinggi dan kompleksitas tinggi, lebih lanjut melanggar batas kinerja CMAC lapisan tunggal tradisional.
Hasil eksperimen DCMAC dalam tugas pembatalan noise adaptif menunjukkan bahwa efek pembatalan kebisingannya lebih baik daripada CMAC lapisan tunggal tradisional.
melihat ke depan dalam arah penelitian
Dengan pengembangan algoritma QRLS, prospek aplikasi CMAC menjadi lebih luas. Penelitian di masa depan dapat fokus pada bagaimana mengoptimalkan algoritma lebih lanjut, mengurangi biaya pelatihan, dan bagaimana memperluas aplikasi mereka dalam sistem yang lebih kompleks. Selain itu, integrasi CMAC dengan jenis jaringan saraf lainnya kemungkinan akan menjadi tren penelitian yang penting, sehingga mempromosikan kelahiran sistem kecerdasan buatan yang lebih efisien.
Saat ini, dengan perkembangan teknologi yang cepat, potensi CMAC terus dieksplorasi. Apakah Anda pikir algoritma yang muncul ini bisa mendapatkan tempat di bidang kecerdasan buatan di masa depan?
