基于直接位址映射的CMAC神經網絡

    緊鑼密鼓的項目又開始了，經過一番研究準備融合神經網絡與增強學習來實作基于fpga的xx路徑規劃，越來越覺得這裡邊需要學的東西太多了，特别是機器學習好深邃啊。之前要在fpga上實作的bp神經網絡準備換成cmac神經網絡了，一開始以為cmac神經網絡挺容易，後來才發現了解起來也不是那麼簡單，而且與具體應用聯系起來時實作起來還是問題重重，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的直接權值位址映射cmac法(線性收縮陣列法)困擾算是解決了。它采用一種多重權值的存儲層接口和流水線權值單元位址機制，有效的壓縮了權值存儲空間，非常适合在fpga上實作。

    今天就利用直接位址映射法在matlab上實作了正弦函數的逼近。很簡單，但是裡邊的方法還是很有用的。