Towards Efficient Active Learning of PDFA
Resumen:
We propose a new active learning algorithm for PDFA based on three main aspects: a congruence over states which takes into account next-symbol probability distributions, a quantization that copes with differences in distributions, and an efficient tree-based data structure. Experiments showed significant performance gains with respect to reference implementations.
2022 | |
Agencia Nacional de Investigación e Innovación | |
Artificial Intelligencece Active Learning Ciencias Naturales y Exactas Ciencias de la Computación e Información Ciencias de la Computación |
|
Inglés | |
Agencia Nacional de Investigación e Innovación | |
REDI | |
https://hdl.handle.net/20.500.12381/595 | |
Acceso abierto | |
Reconocimiento 4.0 Internacional. (CC BY) |
Resultados similares
-
A Congruence-based Approach to Active Automata Learning from Neural Language Models
Autor(es):: Mayr, Franz
Fecha de publicación:: (2023) -
Analyzing constrained LLM through PDFA-learning
Autor(es):: Carrasco, Matías
Fecha de publicación:: (2024) -
Active Learning Over Large Alphabets
Autor(es):: Vilensky, Federico
Fecha de publicación:: (2022) -
Results of Neural-Checker Toolbox in Taysir 2023 Competition
Autor(es):: Mayr, Franz
Fecha de publicación:: (2023) -
Property Checking with Interpretable Error Characterization for Recurrent Neural Networks
Autor(es):: Mayr, Franz
Fecha de publicación:: (2020)