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2026/7/23 14:26:42
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支持向量机寻求最优分类超平面,最大化类别间隔,泛化能力强。适用于高维小样本场景,可通过核函数处理非线性问题。SVM 在文本分类、图像识别早期表现优异。虽被深度学习超越,仍在轻量化任务中高效实用。
神经网络由大量神经元与连接构成,通过激活函数引入非线性,从而拟合复杂规律。单层网络仅能处理线性问题,多层深度网络具备强大表达能力。神经网络的结构设计、参数初始化与优化策略,直接决定模型的学习效率与最终性能。
生成对抗网络由生成器与判别器组成,二者对抗训练。生成器伪造数据,判别器区分真假,不断提升能力。GAN 可生成逼真图像、音频、文本等内容,在图像超分、风格迁移、数据增强中应用广泛。但训练不稳定、模式崩溃是其常见挑战。
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