22、深度线性分类器：支持向量机的深度版本探索

深度线性分类器：支持向量机的深度版本探索

在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法。本文将深入探讨SVM的深度版本，包括将其视为深度学习算法的视角、多内核SVM、用于多分类的SVM以及带有池化层的SVM。

1. SVM学习过程中的更新与优化

在SVM的学习过程中，涉及到偏置的更新和拉格朗日乘子的优化。以下是偏置更新的相关公式：

updateBias(index1, index2)
b1 = Eindex1 + dindex1(αnew_index1 − αindex1)K(xindex1, xindex1)
     + dindex2(αnew_index2 − αindex2)K(xindex1, xindex2)
b2 = Eindex2 + dindex1(αnew_index1 − αindex1)K(xindex1, xindex2)
     + dindex2(αnew_index2 − αindex2)K(xindex2, xindex2)
bnew = 1/2(b1 + b2)

同时，约束条件 0 ≤ αi ≤ C 被添加到之前定义的约束中。SVM的学习过程包括将原始问题转化为对偶问题，然后使用SMO算法基于对偶问题来优化拉格朗日乘子，也可以考虑使用进化计算来进行优化。

2. SVM作为深度学习算法

在浅层学习中，输出向量直接从输入向量计算得出；而在深度学习中，输出向量是从隐藏向量计算得出的。SVM通常被视为深度学习算法，因为在一般版本的SVM中，输入向量会被映射到另