Взаимосвязь проблем распознавания образов, машинного мышления и обучения - Гриценко, В.И.; Шлезингер, М.И. (Проблемы управления и информатики, 2020)
Виконано огляд досліджень з структурного розпізнавання — одного з напрямків сучасного розпізнавання образів. Показано, що основна проблематика структурного розпізнавання виходить за рамки проблем машинного навчання, і таким чином вноситься певна стриманість у поширене уявлення, що проблеми розпізнавання повністю поглинаються проблемами навчання. Разом з цим показано, що базові поняття і задачі структурного розпізнавання творять основу для формалізації певного класу процесів мислення, що відрізняються від навчання і названі образним мисленням. Математичною основою робіт, залучених до огляду, є класична теорія несуперечності обмежень — одна з загальновизнаних парадигм машинного мислення. В роботі показано, як застосування цієї теорії до реальних задач розпізнавання викликає необхідність її подальших узагальнень, що в свою чергу розширює поняття машинного мислення, на формалізацію якого ця теорія на самому початку була спрямована. Формулюється узагальнена задача структурного розпізнавання і образного мислення, окремим випадком якої є класична задача несуперечності обмежень. Для гіббсової статистичної моделі об’єктів, що розпізнаються, показано, як розпізнавання цих об’єктів зводиться до розв’язку того чи іншого окремого випадку узагальненої задачі структурного розпізнавання. Для більш загальних статистичних моделей, не обов’язково гіббсових, виконано аналіз відомих процедур навчання при їх використанні з навчальною інформацією обмеженого об’єму. Досліджено недолік цих процедур, відомий як ефект коротких вибірок, показано його причини і шляхи його подолання.