Машинное обучение и искусственный интеллект в работах В. А. Якубовича
DOI:
https://doi.org/10.21638/spbu01.2021.407Аннотация
Данная заметка предваряет первую часть повторной публикации статьи В. A. Якубовича «Машины, обучающиеся распознаванию образов», впервые опубликованной издательством Ленинградского университета в сборнике «Методы вычислений» в 1963 году.Ключевые слова:
история математики, машинное обучение, искусственный интеллект
Скачивания
Данные скачивания пока недоступны.
Библиографические ссылки
Литература
1. Якубович В.A. Машины, обучающиеся распознаванию образов. В: Методы вычислений. Вып. 11, 95–131. Ленинград, Изд-во Ленингр. ун-та (1963).
2. Chervonenkis A.Ya. Early history of support vector machines. В: Empirical Inference: Festschrift in Honor of Vladimir N. Vapnik, 13–20 (2013).
3. Вапник В.Н. Машины, обучающиеся распознаванию образов. В: Алгоритмы обучения распознаванию образов, 5–28. Москва, Сов. Радио (1973).
4. Якубович В.А. Некоторые общие теоретические принципы построения обучаемых опознающих систем. В: Вычислительная техника и вопросы программирования, 3–71. Ленинград, Изд-во Ленингр. ун-та (1965).
5. Якубович В.А. Рекуррентные конечно сходящиеся алгоритмы решения систем неравенств. ДАН СССР 166 (6), 1308–1312 (1966).
6. Якубович В.А. О некоторых общих принципах построения обучающихся опознающих систем. В: Самообучающиеся автоматические системы. Москва, Наука (1966).
7. Якубович В.А. К теории адаптивных систем. ДАН СССР, (3), 518–522 (1968).
8. Якубович В.А. Адаптивные системы с многошаговыми целевыми условиями. ДАН СССР 183 (2), 303–306 (1968).
9. Козинец Б.Н., Ланцман Р.М., Якубович В.А. Криминалистическая экспертиза близких почерков при помощи электронно-вычислительных машин. ДАН СССР 167 (8), 1008–1011 (1966).
10. Гелиг А.Х., Якубович В.А. Применение обучаемойопознающейсистемы для выделения сигнала из шума. В: Вычислительная техника и вопросы кибернетики. № 5, 95–100. Ленинград, Изд-во Ленингр. ун-та (1968).
11. Якубович В.А. Об однойзадаче самообучения целесообразному поведению. Автоматика и телемеханика, (8), 119–139 (1969).
12. Фомин В.Н., Якубович В.А. Обучаемые опознающие системы и рекуррентные конечносходящиеся алгоритмы. В: Алгоритмы обучения распознаванию образов, 29–42. Москва, Сов. Радио (1973).
13. Фомин В.Н. Математическая теория обучаемых опознающих систем. Ленинград, Издво Ленингр. ун-та (1976).
14. Гусев С.В., Тимофеев А.В., Якубович В.А. Адаптация в робототехнических системах с искусственным интеллектом. VII Всесоюзное совещание по проблемам управления. Тезисы докладов, Минск, 279–282 (1977).
15. Беленков Б.А., Гусев С.В., Зотов Ю.К., РужанскийВ. И., Тимофеев А.В., Фролов Р.Б., Якубович В.А. Адаптивная система управления автономным подвижным роботом. Известия АН СССР. Техническая кибернетика, (6), 52–63 (1978).
16. Фомин В.Н., Фрадков А.Л., Якубович В.А. Адаптивное управление динамическими объектами. Москва, Наука (1981).
17. Гелиг А.X. Динамика импульсных систем и нейронных сетей. Ленинград, Изд-во Ленингр. ун-та (1982).
18. Бондарко В.А. Адаптивные субоптимальные системы с переменнойразмерностью вектора подстраиваемых параметров. Автоматика и телемеханика, (11), 38–59 (2006).
19. Гелиг А.Х., Матвеев А.С. Введение в математическую теорию обучаемых распознающих систем и нейронных сетей. Санкт-Петербург, Изд-во С.-Петерб. ун-та (2014).
20. Plotnikov S.A., Semenov D.M., Lipkovich M., Fradkov A.L. Artificial intelligence based neurofeedback. Cybernetics and Physics 8, iss. 4, 287–291 (2019).
21. Fradkov A.L. Early History of Machine Learning. IFAC-PapersOnLine 53, iss. 2, 1385–1390 (2020). https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.1888
References
1. Yakubovich V.А. Machines learning pattern recognition. In: Methods of computation. Iss. 11, 95–131. Leningrad, Leningrad Univ. Press (1963). (In Russian) The small satellites of Pluto as observed by New Horizons. Science 351 (6279), aae0030 (2016). https://doi.org/10.1126/science.aae0030
2. Chervonenkis A.Ya. Early history of support vector machines. In: Empirical Inference: Festschrift in Honor of Vladimir N. Vapnik, 13–20 (2013). Mean radius and shape of Pluto and Charon from New Horizons images. Icarus 287, 12–29 (2017).
3. Vapnik V.N. Machines learning pattern recognition. In: Pattern recognition learning algorithms, 5–28. Moscow, Sovetskoe Radio Publ. (1973). (In Russian) The Pluto System after New Horizons. ARA&A 56, 357–392 (2018).
4. Yakubovich V.А. Some general theoretical principles of the construction of trainable identification systems. In: Computer engineering and programming issues, 3–71. Leningrad, Leningrad Univ. Press (1965). (In Russian)
5. Yakubovich V.А. Recurrent finitely convergent algorithms for solving systems of inequalities. Dokl. Akad. Nauk SSSR 166 (6), 1308–1312 (1966). (In Russian)
6. Yakubovich V.А. On some general principles of construction of learning identification systems. In: Self-learning automatic systems. Moscow, Nauka Publ. (1966). (In Russian)
7. Yakubovich V.А. Theory of adaptive systems. Dokl. Akad. Nauk SSSR, (3), 518–522 (1968). (In Russian)
8. Yakubovich V.А. Adaptive systems with multistep goal conditions. Dokl. Akad. Nauk SSSR 183 (2), 303–306 (1968). (In Russian)
9. Kozinets B.N., Lantsman R.M., Yakubovich V.A. Forensic examination of close handwritings using electronic computers. Dokl. Akad. Nauk SSSR 167 (8), 1008–1011 (1966). (In Russian)
10. Gelig A.Kh., Yakubovich V.A. Application of a trained recognition system to isolate a signal from noise. In: Computer engineering and cybernetics issues. No. 5, 95–100. Leningrad, Leningrad Univ. Press (1968). (In Russian)
11. Yakubovich V.A. On certain problem of self-learning expedient behaviour. Avtomatika i Telemekhanika, (8), 119–139 (1969). (In Russian) [Engl. transl.: Automation and Remote Control 30 (8), 1292–1310 (1969)].
12. Fomin V.N., Yakubovich V.A. Trainable recognition systems and recurrent finite-converging algorithms. In: Pattern recognition learning algorithms, 29–42. Moscow, Sovetskoe Radio Publ. (1973). (In Russian)
13. Fomin V.N. Mathematical theory of learning recognition systems. Leningrad, Leningrad Univ. Press (1976). (In Russian)
14. Gusev S.V., Timofeev A.V., Yakubovich V.A. Adaptation in robotic systems with artificial intelligence. VII All-Union Meeting on Control Problems. Abstracts of reports, Minsk, 279–282 (1977). (In Russian)
15. Belenkov B.A., Gusev S.V., Zotov Yu.K., Ruzhanskii V.I., Timofeev A.V., Frolov R.B., Yakubovich V.A. Adaptive control system for an autonomous mobile robot. Izvestiya Akademii nauk SSSR. Teoriya i sistemy upravleniya, (6), 52–63 (1978). (In Russian)
16. Fomin V.N., Fradkov A.L., Yakubovich V.A. Adaptive control of dynamic objects. Moscow, Nauka Publ. (1981).
17. Gelig A.Kh. Dynamics of impulse systems and neural networks. Leningrad, Leningrad Univ. Press (1982).
18. Bondarko V.A. Adaptive suboptimal systems with a variable dimension of the vector of adjustable parameters. Avtomatika i Telemekhanika, (11), 38–59 (2006). (In Russian) [Engl. transl.: Automation and Remote Control 67, 1732–1751 (2006). https://doi.org/10.1134/S0005117906110026].
19. Gelig A.Kh., Matveev A.S. Introduction to the mathematical theory of trainable recognition systems and neural networks. St. Petersburg, St. Petersburg Univ. Press (2014). (In Russian)
20. Plotnikov S.A., Semenov D.M., Lipkovich M., Fradkov A.L. Artificial intelligence based neurofeedback. Cybernetics and Physics 8, iss. 4, 287–291 (2019).
21. Fradkov A.L. Early History of Machine Learning. IFAC-PapersOnLine 53, iss. 2, 1385–1390 (2020). https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.1888
Загрузки
Опубликован
04.01.2022
Как цитировать
Фрадков, А. Л. (2022). Машинное обучение и искусственный интеллект в работах В. А. Якубовича. Вестник Санкт-Петербургского университета. Математика. Механика. Астрономия, 8(4), 620–624. https://doi.org/10.21638/spbu01.2021.407
Выпуск
Раздел
Математика
Лицензия
Статьи журнала «Вестник Санкт-Петербургского университета. Математика. Механика. Астрономия» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Санкт-Петербургским государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
