bp神经网络和svm哪个好,svm与神经网络的区别

最新推荐文章于 2022-12-28 22:42:19 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aifamao2/article/details/126873407
本文探讨了SVM是否属于神经网络范畴，对比了SVM与逻辑回归、神经网络的选择标准。SVM因其支持向量机特性在处理小样本、非线性及高维模式识别问题时展现优势，而与神经网络相比，SVM在某些情况下收敛速度更快，尤其在使用核函数时能有效避免维数灾难。同时，文章分析了逻辑回归与SVM的区别，以及两者在解决不同问题上的适用性。

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SVM属于神经网络范畴吗

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

如何选择SVM，逻辑回归和神经网络算法

神经网络的设计要用到遗传算法，遗传算法在神经网络中的应用主要反映在3个方面：网络的学习，网络的结构设计，网络的分析写作猫。1．遗传算法在网络学习中的应用在神经网络中，遗传算法可用于网络的学习。

这时，它在两个方面起作用(1)学习规则的优化用遗传算法对神经网络学习规则实现自动优化，从而提高学习速率。(2)网络权系数的优化用遗传算法的全局优化及隐含并行性的特点提高权系数优化速度。

2．遗传算法在网络设计中的应用用遗传算法设计一个优秀的神经网络结构，首先是要解决网络结构的编码问题；然后才能以选择、交叉、变异操作得出最优结构。

编码方法主要有下列3种：(1)直接编码法这是把神经网络结构直接用二进制串表示，在遗传算法中，“染色体”实质上和神经网络是一种映射关系。通过对“染色体”的优化就实现了对网络的优化。

(2)参数化编码法参数化编码采用的编码较为抽象，编码包括网络层数、每层神经元数、各层互连方式等信息。一般对进化后的优化“染色体”进行分析，然后产生网络的结构。

(3)繁衍生长法这种方法不是在“染色体”中直接编码神经网络的结构，而是把一些简单的生长语法规则编码入“染色体”中；然后，由遗传算法对这些生长语法规则不断进行改变，最后生

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支持向量机与神经网络的区别
11-21
二者在形式上有几分相似,但实际上有很大不同。 简而言之，神经网络是个“黑匣子”，优化目标是基于经验风险最小化，易陷入局部最优，训练结果不太稳定，一般需要大样本； 而支持向量机有严格的理论和数学基础，基于结构风险最小化原则, 泛化能力优于前者，算法具有全局最优性, 是针对小样本统计的理论。 目前来看，虽然二者均为机器学习领域非常流行的方法，但后者在很多方面的应用一般都优于前者。 神经网络是基于传统统计学的基础上的.传统统计学研究的内容是样本无穷大时的渐进理论,即当样本数据趋于无穷多时的统计性质,而实际问题中样本数据往往是有限的.因此,假设样本数据无穷多,并以此推导出的各种算法很难在样本数据有限时取得理想的应用效果. 而支持向量机则是基于统计学理论的基础上的,可以克服神经网络难以避免的问题.通过支持向量机在逼近能力方面与BP网络仿真结果的比较表明,支持向量机具有较强的逼近能力和泛化能力.支持向量机因其特有的优越性在将越来越受到各领域的重视,具有很好的应用前景.
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[搬运] SVM和神经网络的区别
jifaley的博客
05-18 9759
摘抄自https://zhuanlan.zhihu.com/p/28958014， 膜拜 最闪光的就是下面加粗的两句话，其他建议直接看原链接 我们先以经典的线性可分的二分类问题为例子，从这个非常直观的例子切入SVM的核心思想，对比SVM和神经网络的不同。 我要找一条线把两类点分开，如上图所示。对于上图的情况，可以找到无数条线能把这两类完全分开的（处于两条虚线之间的线都是可行解）。如果用传统的神经网络来做这个分类问题的话，最终得到的是这无数条线当中的一条而已，而且如果是采用BP的话由于每次初始点选择
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