タグ付けされた質問 「svm」

6
サポートベクターマシンに対する人工ニューラルネットワークの利点は何ですか?[閉まっている]
現在のところ、この質問はQ&A形式には適していません。事実、参考文献、専門知識によって回答が裏付けられることを期待していますが、この質問は、討論、議論、投票、または拡張ディスカッションを求める可能性があります。この質問を改善でき、再開できると思われる場合は、ヘルプセンターにアクセスしてください。 7年前休業。 ANN(人工ニューラルネットワーク)とSVM(サポートベクターマシン)は、教師あり機械学習と分類の2つの一般的な戦略です。特定のプロジェクトにどちらの方法が適しているかはよくわからないことが多く、答えは常に「依存している」と確信しています。多くの場合、両方の組み合わせとベイジアン分類が使用されます。 Stackoverflowに関するこれらの質問は、ANNとSVMに関してすでに尋ねられています。 ANNおよびSVM分類 分類の質問におけるANN、SVM、KNNの違い テキスト処理用のサポートベクターマシンまたは人工ニューラルネットワーク? この質問では、ANN(具体的には、マルチレイヤーパーセプトロン)のどの側面がSVMを介して使用することが望ましいと思われるかを具体的に知りたいのですが?私が尋ねる理由は、反対の質問に答えるのが簡単だからです。サポートベクターマシンは、ANNの2つの主要な弱点を回避するため、ANNより優れていることがよくあります。 (1)ANN は、グローバルな最小値ではなくローカルな最小値に収束することがよくあります。つまり、ANN は、本質的に「全体像を見落としている」(または森の森を見逃している)ことを意味します (2)トレーニングが長すぎると、ANNはしばしばオーバーフィットします。つまり、特定のパターンについて、ANNはノイズをパターンの一部と見なし始める可能性があります。 SVMはこれらの2つの問題のどちらにも悩まされません。ただし、SVMがANNの完全な代替になることを意図していることはすぐにはわかりません。それでは、ANNはSVMに対して特定の利点を持っているため、特定の状況に適用できる可能性があります。ANNに対するSVMの特定の利点を挙げましたが、ANNの利点(ある場合)のリストを確認したいと思います。
弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.