So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Mạng nơ-ron tích chập (Phân loại)× | Máy Vectơ Hỗ trợ (Phân loại)× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực≠ | Học sâu | Học máy |
| Họ | Machine learning | Machine learning |
| Năm ra đời≠ | 1998 | 1995 |
| Người khởi xướng≠ | LeCun, Y. et al. | Cortes, C. & Vapnik, V. |
| Loại≠ | Deep neural network (convolutional) | Maximum-margin classifier (kernel method) |
| Công trình gốc≠ | LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y. & Haffner, P. (1998). Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Proceedings of the IEEE, 86(11), 2278–2324. DOI ↗ | Cortes, C. & Vapnik, V. (1995). Support-Vector Networks. Machine Learning, 20, 273–297. DOI ↗ |
| Tên gọi khác | CNN (Evrişimli Sinir Ağı — Sınıflandırma), CNN classification, ConvNet, convolutional network classifier | Destek Vektör Makinesi (SVM — Sınıflandırma), support-vector network, SVM classifier, maximum-margin classifier |
| Liên quan | 5 | 5 |
| Tóm tắt≠ | A Convolutional Neural Network (CNN) is a deep learning model, established by LeCun and colleagues in 1998, that learns local patterns directly from images and structured data to classify them. Stacks of convolutional filters discover increasingly abstract features, so manual feature engineering can be largely reduced. | The Support Vector Machine, introduced by Corinna Cortes and Vladimir Vapnik in 1995, is a classifier that finds the optimal separating hyperplane between classes in a high-dimensional space. It chooses the boundary that leaves the widest possible margin to the nearest training points, which makes its decisions robust on new data. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|