【摘 要】
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作为机器学习的主要方法之一,支持向量机不仅有坚实的统计学习理论基础,而且在众多领域中表现出优秀的泛化性能,因此受到了广泛关注.然而近几年来,相比于深度学习的蓬勃发展,
【机 构】
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海南大学管理学院; 首都经济贸易大学统计学院; 海南大学经济学院; 中国农业大学理学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:11871183,61866010和11926349);海南省自然科学基金(批准号:118QN181);北京市自然科学基金(批准号:9172003)资助项目
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作为机器学习的主要方法之一,支持向量机不仅有坚实的统计学习理论基础,而且在众多领域中表现出优秀的泛化性能,因此受到了广泛关注.然而近几年来,相比于深度学习的蓬勃发展,支持向量机的研究进展缓慢.本文从支持向量机的本质出发,探讨支持向量机的理论方法与深度学习等机器学习热点研究的交叉与融合,提出一些新的思路.具体地,包括3个方面:支持向量机的大间隔原则及其带来的低密度性、核映射的高维划分技巧及其统计学习理论,以及支持向量机的浅层学习模式向深度学习和广度学习的拓展.同时,从这3个方面分别提出支持向量机研究中可以进一步挖掘的优良性质,并展望未来可能诱导出的理论和方法.
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