卷積神經網絡的優勢和應用領域

說到機器學習，大相信大家自然而然想到的就是現在大熱的卷積神經網絡，或者換句話來說，深度學習網絡。對于這些網絡或者模型來說，能夠大大降低進入門檻，具體而言，卷積神經網絡具有以下優勢：

自動特征提取

相較于傳統的機器學習方法，如支持向量機（SVM），CNN能夠自動地從原始數據中學習到有用的特征。這使得初學者無需手動設計復雜的特征工程過程，從而降低了入門門檻。

網絡結構直觀

CNN的基本結構包括卷積層、池化層和全連接層，這些層次之間的連接關系相對簡單明了。初學者可以通過閱讀相關教程和論文，快速理解CNN的工作原理。

豐富的資源

目前，關于CNN的學習資料非常豐富，包括在線教程、博客文章、視頻課程等。這些資源通常以通俗易懂的語言介紹CNN的基本概念和實際應用，有助于初學者快速掌握相關知識。

成熟的框架

許多成熟的深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch等）都提供了對CNN的支持，并提供了豐富的預訓練模型和示例代碼。這大大降低了初學者實現CNN的難度，同時也為他們提供了更多的實踐機會。

廣泛的應用領域

CNN在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等多個領域都有廣泛的應用。初學者可以根據自己的興趣選擇合適的領域進行學習和實踐，從而提高學習的積極性和效果。

看起來是不是非常的誘人？但是深度神經網絡往往需要更多的計算資源，尤其是針對于資源受限的MCU平臺，可以說有一種，可望不可及的感覺。當然，不是說完全沒有可能啊，經過一些模型架構以及運行代碼的優化，還是可以運行在我們的MCU平臺的。不過，今天的主角不是卷積神經網絡，讓我們回歸傳統，給大家介紹一個新東西，支持向量機（Support Vector Machine，SVM），先來介紹何為SVM：

SVM是一種常見的機器學習算法，用于分類和回歸分析，它通過在不同類別之間尋找最優的超平面來實現分類，其中超平面是將數據集劃分為兩個或多個類別的決策邊界。

如上圖所示，核心思想是將數據映射到高維空間中，使得數據在該空間中可以更容易地分離為不同的類別。在高維空間中，SVM算法通過尋找最大間隔超平面來實現分類，該超平面可以使不同類別之間的距離最大化。此外，SVM算法還可以使用核函數來處理非線性分類問題。

當數據集無法通過簡單的線性分割時，SVM算法仍然可以有效地進行分類。這是因為SVM算法使用了核函數，一些常用的核函數為： 它可以將數據映射到更高維度的特征空間中，使得原本線性不可分的數據在新的空間中變得線性可分。常用的核函數包括線性核函數、多項式核函數和徑向基函數（RBF）核函數等。這些核函數使得SVM算法可以處理復雜的非線性分類問題：

另一個SVM算法的重要概念是支持向量。支持向量是離超平面最近的訓練樣本點，它們對于確定最優超平面起著關鍵作用。通過使用支持向量，SVM算法可以忽略大部分訓練數據，只關注那些對于分類決策起重要作用的樣本點，從而提高了算法的效率和泛化能力。

SVM算法具有許多優點，例如可以處理高維數據、具有較高的分類準確率和較好的泛化能力等。它已經被廣泛應用于許多領域，例如圖像識別、自然語言處理、生物信息學等。

然而，在處理大規模數據集時，SVM算法可能會面臨計算復雜度較高的挑戰。因此，研究人員一直在探索如何加速SVM算法以適應大規模數據集的需求。

總體而言，SVM算法是一種強大且靈活的機器學習算法，適用于分類和回歸問題。它在實際應用中具有廣泛的應用和良好的性能，并且隨著研究的深入和技術的發展，它將繼續在各個領域發揮重要作用。

那么本期小編就先帶著大家先見一下我們的新朋友，下一篇就來看看如何使用SVM真實訓練一個模型，并完成一個分類任務。

審核編輯：湯梓紅