【摘 要】
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支持向量机是一种有监督的机器学习方法,通过寻找最大间隔超平面,用于解决二分类问题。双子支持向量机是在支持向量机的思想基础上发展而来,其主要思想是,寻找一对非平行的超平面,使每一个超平面接近一类而远离另外一类,通过样本点到两个超平面距离的远近来判断类别。支持向量机和双子支持向量机目前还存在一些局限性。从模型预测结果来看,在解决大样本任务或处理高维度数据时,效果没有神经网络那么理想。从计算效率的角度看
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支持向量机是一种有监督的机器学习方法,通过寻找最大间隔超平面,用于解决二分类问题。双子支持向量机是在支持向量机的思想基础上发展而来,其主要思想是,寻找一对非平行的超平面,使每一个超平面接近一类而远离另外一类,通过样本点到两个超平面距离的远近来判断类别。支持向量机和双子支持向量机目前还存在一些局限性。从模型预测结果来看,在解决大样本任务或处理高维度数据时,效果没有神经网络那么理想。从计算效率的角度看,在处理非线性可分的数据集时,支持向量机需要手动选择合适的核函数及其参数,这种做法的效率并不够高。从处理现实数据的应用来看,在面对多分类任务时,模型需要借助“一对余”或者“一对一”的策略,生成多个二分类器来判断样本所属的类别。简而言之,模型的分类效果,求解效率,处理多分类问题的便利性等方面还有提升的空间。本文基于支持向量机和双子支持向量机模型,结合神经网络的优势,提出深度双子支持向量机及多分类模型,以及多分类深度支持向量机及概率校准网络,其主要贡献和优势如下:（1）提升了原模型的分类精度。本文提出深度双子支持向量机和多分类深度支持向量机在大样本和高维度数据上,全面取得了领先于原模型的分类效果。（2）提高求解多分类问题的效率。多分类的深度双子支持向量机和深度支持向量机可以在仅训练一个网络的情况下,使用反向传播统一完成分类超平面参数和神经网络参数的求解,直接处理多分类任务,而非分开的两阶段求解或借助其他策略。（3）增强了神经网络的可解释性。本文提出的深度支持向量机可以从模型算法出发,更易理解模型寻找分类超平面的过程。通过可视化模型输出,有助于解释神经网络的预测结果
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