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在本文中，我们描述了支持向量机的一种新型扩展，称为深度支持向量机（DSVM）。原始的SVM具有具有内核功能的单层，因此是一个浅层模型。DSVM可以使用任意数量的层，其中较低层的层包含支持向量机，这些机器学习从输入模式或从下面一层的提取特征中提取相关特征。最高级别的SVM使用最高级别的提取特征作为输入来执行实际预测。通过简单的梯度上升学习规则对系统优化问题的最小 最大公式进行训练。在十个回归数据集上将两层DSVM与常规SVM进行了比较，结果表明DSVM优于SVM。