基于核函数的SVM机与三层前向神经网络的关系

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摘要：针对尚未完全解决的SVM理论中求核函数的问题,首先证明了Vapnik的基于核函数的SVM机与三层前向神经网络的等价性; 其次以作者提出的神经网络的覆盖算法为工具, 证明了如下的定理(核函数存在性定理): 对任给的样本集(规模有限),必存在一函数(或相应的核函数), 样本集在此函数映射下,映成某高维空间中的一子集(样本集的像集),在此高维空间中, 像集是线性可分的; 最后给出求解此函数的算法, 算法的计算复杂性是多项式的,且算法求到的解在高维空间上是最大间隔解.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90818X/200207/6513361.html

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关键词：神经网络 核函数 SVM 神经网 Vapnik 核函数 SVM机 三层前向神经网络 支持向量机 机器学习