第二章补充：浅层神经网络——SVM,Autoencoder,RBM,

最新推荐文章于 2022-10-07 22:51:31 发布
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#神经网络课程笔记

本文深入探讨了机器学习中的关键算法，包括支持向量机(SVM)、自编码器和深度置信网络(DBN)。SVM通过核函数将非线性可分数据映射到高维空间实现线性可分；自编码器通过多次提取特征，实现从高维到低维再回到高维的数据解码；DBN则基于受限玻尔兹曼机进行特征提取，效果优于自编码器。
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一、支持向量机SVM


分类的边界附近的向量为支持向量

线性

非线性

#用核函数计算低维两个向量在高维空间的内积（可以理解为距离）
将非线性的向量通过核函数映射到高维空间，进而线性可分

二、自编码器

高维->低维->高维
输出=输入（理想状态）
训练好后便可用来新数据解码。
图2.1象棋大师的记忆模式（左）和一个简单的自编码器

一次无法提取出全部特征–>多次提取（增加隐含层数量）：深度自编码器，也称栈式自编码器（易于收敛）
在这里插入图片描述

三、深度置信网络（DBN）

受限玻尔兹曼机（RBM）

受限：层间节点不相互连接
效果比自编码器好

特征提取

加入了激活函数
在这里插入图片描述

重建

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