11-3CMAC算法及程序语言描述 11-3-2学习算法分析 CMAC的学习算法与自适应线性神经元的相同。但，因有 重叠、碰撞，故对学习算法及收敛性，需予以分析（讨论 单输出)。 ▣ 分析算法 Gauss-Seidel迭代法； Jacobij迭代法 分析情况、结论 (1)输入样本有重叠， 杂散编码无碰撞 若重叠少，解收敛 (2)输入样本有重叠，杂散编码有碰撞 因碰撞，收敛速度降低、收敛性态变坏、也可能不收敛CMAC的学习算法与自适应线性神经元的相同。但，因有 重叠、碰撞，故对学习算法及收敛性，需予以分析（讨论 单输出）。 q 分析算法 Gauss-Seidel迭代法; Jacobi迭代法 q 分析情况、结论 （1） 输入样本有重叠，杂散编码无碰撞 若重叠少，解收敛 （2） 输入样本有重叠，杂散编码有碰撞 因碰撞，收敛速度降低、收敛性态变坏、也可能不收敛 11-3 CMAC算法及程序语言描述