Analysis, Evaluation and Improvement of Active Regular Inference Algorithms for Neural Sequence Acceptors
Supervisor(es): Yovine, Sergio - Mayr, Franz
Resumen:
El presente trabajo contribuye al campo de la Inteligencia Artificial Explicativa (XAI, por sus siglas en inglés). Nuestro objetivo es mejorar algoritmos, optimizar procesos y realizar una revisión exhaustiva del estado del arte. En concreto, se proponen optimizaciones para los algoritmos de extracci´on, probados en la competencia internacional TAYSIR, y proponemos la implementación del algoritmo Observation Pack con el fin de mejorar la eficiencia de los algoritmos existentes. Además, se lleva a cabo una revisión detenida de los algoritmos L∗ y Kearns Vazirani, así como de los diferentes oráculos utilizados para la extracción de modelos.
| 2024 | |
| ANII | |
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Inteligencia artificial Inferencia regular Red neuronal artificial Ciencias Naturales y Exactas Ciencias de la Computación e Información |
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| Inglés | |
| Agencia Nacional de Investigación e Innovación | |
| REDI | |
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https://hdl.handle.net/20.500.11968/6966
https://hdl.handle.net/20.500.12381/3626 |
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| Acceso abierto | |
| Reconocimiento 4.0 Internacional. (CC BY) |
| Sumario: | El presente trabajo contribuye al campo de la Inteligencia Artificial Explicativa (XAI, por sus siglas en inglés). Nuestro objetivo es mejorar algoritmos, optimizar procesos y realizar una revisión exhaustiva del estado del arte. En concreto, se proponen optimizaciones para los algoritmos de extracci´on, probados en la competencia internacional TAYSIR, y proponemos la implementación del algoritmo Observation Pack con el fin de mejorar la eficiencia de los algoritmos existentes. Además, se lleva a cabo una revisión detenida de los algoritmos L∗ y Kearns Vazirani, así como de los diferentes oráculos utilizados para la extracción de modelos. |
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