BP神经网络与支持向量机：人工智能的关键模型

本章节详细介绍了神经网络和支持向量机在现代信息技术领域的核心地位及其应用。神经网络，特别是多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP），由于其模仿人脑神经元工作原理而备受瞩目。多层感知机的发展历程始于20世纪50年代，然而直到1985年，Rumelhart等人提出误差反向传播（Backpropagation，BP）学习算法，才使得这一模型真正实现了Minsky提出的多层网络构想，如图43-1所示。 BP神经网络包含了输入层、隐含层（也称为中间层）和输出层，其中S型函数（如Sigmoid函数）常被用作节点的激励函数。该函数的形式可以调整，通常表示为f(x) = 1 / (1 + e^(-x))，其中x是输入值，Q是调整参数。BP算法的学习过程分为正向传播和反向传播两部分：正向传播从输入层开始，信号逐层处理直至输出层；而反向传播则用于计算并调整网络权重，以减小误差信号，使输出更接近预期的yk。 在众多神经网络模型中，多层感知机因其灵活性和广泛的应用而成为主流。这些模型不仅可以用于分类任务，还可以进行回归分析和特征提取，适用于诸如图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。与此同时，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为一种监督学习模型，虽然没有神经网络那样模拟生物神经网络，但它利用最大边界原理来找到最优决策边界，尤其在小样本、高维数据和非线性问题上表现出色。 支持向量机的核心概念是找到一个最优超平面，使得两类数据点之间的间隔最大化，同时确保正确分类。它通过构建核函数来处理非线性问题，使得SVM在处理复杂模式识别任务时展现出强大的能力。与神经网络相比，SVM更注重数据的几何特性，其优化问题可以通过凸优化方法求解，使得模型训练更加高效。 总结来说，神经网络和支持向量机作为机器学习领域的重要组成部分，各自凭借独特的机制和优势，在人工智能的发展中起到了关键作用。理解这两种技术的原理、优缺点和适用场景，对于深入掌握和应用它们在实际项目中的能力至关重要。