神经网络与支持向量机的区别

神经网络与支持向量机的区别

在统计学习理论中发展起来的支持向量机(Support Vector Machines, SVM)方法是一种新的通用学习方法,表现出理论和实践上的优势。SVM在非线性分类、函数逼近、模式识别等应用中有非常好的推广能力,摆脱了长期以来形成的从生物仿生学的角度构建学习机器的束缚。此外,基于SVM的快速迭代方法和相关的简化算法也得到发展。与神经网络相比,支持向量机方法具有更坚实的数学理论基础,可以有效地解决有限样本条件下的高维数据模型构建问题,并具有泛化能力强、收敛到全局最优、维数不敏感等优点。目前,统计学习理论和SVM已经成为继神经网络之后机器学习领域最热门的研究方向之一,并有力推动了机器学习理论的发展。SVM已被初步研究使用在核天线阵列处理的波束成形,智能天线系统的波达角估计,盲均衡器的设计;盲波束成形器设计。

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