基于神经网络的单分类算法

基于神经网络的单分类算法是一种机器学习方法，旨在将输入数据分为两个类别：正类和负类。神经网络是一种非线性模型，可以学习复杂的非线性关系。在单分类问题中，神经网络通常使用支持向量机或者逻辑回归作为损失函数。神经网络的输入是特征向量，输出是一个二元值，表示该样本是正类还是负类。神经网络的训练过程主要是通过反向传播算法来更新模型参数，使模型能够更准确地预测测试数据的类别。基于神经网络的单分类算法在许多应用领域都得到了广泛应用，例如图像分类、异常检测和文本分类等。