第二章补充：浅层神经网络——SVM,Autoencoder,RBM,

一、支持向量机SVM 分类的边界附近的向量为支持向量 线性 非线性 #用核函数计算低维两个向量在高维空间的内积（可以理解为距离） 将非线性的向量通过核函数映射到高维空间，进而线性可分 二、自编码器 高维->低维->高维 输出=输入（理想状态） 训练好后便可用来新数据解码。 一次无法提取出全部特征–>多次提取（增加隐含层数量）：深度自编码器，也称栈式自编码器（易于收敛） 三、深度置信网络（DBN）

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