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总结：
- 模式识别主要做分类（+描述），把目标进行分类后进行输出。
- BP多层神经网络、向量机是早期方法，不可解释。现在主要是神经网络(包括图神经网络）、GNN等可解释。另一种分类是生成、判别模型。
- 局限在于对于数据量的大量需求
- 新的动态:GAN、图神经网络、自监督学习、连续学习（小样本）等
损失函数最小，参数值可以描述模型
模式识别方法（分类1：是否可解释）
模式识别方法（分类2：是否同时学习）
2015年场景理解
新的动态
