Support Vector (SV) maskinen är en ny typ av lärande maskin, baserad på statistisk inlärningsteori, som innehåller polynom classi ers, neurala nätverk, och radial base function (RBF) nätverk som specialfall. I RBF-fallet bestämmer SV-algoritmen automatiskt centra, vikter och tröskel för att minimera en övre gräns på det förväntade testfelet. Den nuvarande studien ägnas åt en experimentell jämförelse av dessa maskiner med ett klassiskt tillvägagångssätt, där centren bestäms av k{means klustring och vikterna hittas med hjälp av fel backpropagation. Vi betraktar tre maskiner, nämligen en klassisk RBF-maskin, en SV-maskin med Gaussisk kärna, och ett hybridsystem med de centra som bestäms av SV-metoden och de vikter som tränas genom felbakförökning. Våra resultat visar att i USA:s posttjänstdatabas med handskrivna siffror uppnår SV-maskinen högsta testnoggrannhet, följt av t h e h ybrid approach. SV-metoden är alltså inte bara teoretiskt välgrundad, utan också överlägsen i en praktisk tillämpning.
Scholkopf et al., REF har jämfört prestandan hos tre maskiner, nämligen en klassisk RBF-maskin, en SVM med Gaussian kärna, och ett hybridsystem med de centra som bestäms av SVM-metoden.
Comparing support vector machines with gaussian kernels to radial basis function classi ers
{'venue': 'IEEE Trans. Sign. Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}