Новые подходы к оцениванию параметров в гиббсовских моделях распознавания образов

В статье рассмотрен подход к решению задач распознавания образов, который основан на использовании гиббсовских случайных полей. Критичным в гиббсовских моделях является оценивание параметров гиббсовского распределения. Один из возможных подходов к решению этой задачи использует принцип максимума ентропии, согласно которому в качестве искомого гиббсовского распределения выбирается распредиление вероятностей, которое бы было настолько неинформативным, это возможно при условии наличии частичной информации. В статье предлагается альтернативный подход к выбору гиббсовског распределения, согласно когорому осуществляется поиск распределений, при которых достигается максимальное или минимальное значение вероятностей наблюдаемого случайного объекта.