Ядровий трюк і опорні вектори
Автори показали, що лінійний класифікатор із максимальним відступом можна застосувати до нелінійних задач, не виходячи в простір високої розмірності явно.
Чому це важливо
З'явився метод із доведеними гарантіями, який у парній праці тих самих авторів (NIPS 1992) порівнюється вигідно з мережами зі зворотним поширенням на рукописних цифрах, — і на десять років мережі відклали вдруге.
Ядрова функція обчислює скалярний добуток у просторі ознак, не будуючи самих ознак, тому час класифікації лінійний за розмірністю входу, а не простору ознак. Задача навчання стає опуклою, тобто має єдиний оптимум — на відміну від мереж, де результат залежить від початкових ваг і випадковості. Саме ця відтворюваність зробила опорні вектори стандартом 1990-х.