对可行的PAC-学习概率确定性有限自动机][Towards feasible PAC-learning probabilistic deterministic finite automata]

对可行的PAC-学习概率确定性有限自动机 Towards feasible PAC-learning probabilistic deterministic finite automata


课程网址:	http://videolectures.net/icgi08_gavalda_tfpac/
主讲教师:	Ricard Gavalda
开课单位:	加泰罗尼亚理工大学
开课时间:	2008-09-01
课程语种:	英语
中文简介:	用于学习PDFA的Clar k-Thollard算法的变化：对于性能的保证：PAC-lear ning w.r.t.KL-divergence;不需要未知参数作为输入。可能更有效：更精细的状态可区分性概念;更有效的测试来决定状态合并/分裂;适应目标的复杂性：在更简单的问题上更快。在简单的动态系统和大型网络日志数据集上的有希望的结果。
课程简介:	A var iation of the Clar k-Thollard algor ithm for lear ning PDFA：that has for mal guarantees of perfor mance: PAC-lear ning w.r.t.KL-divergence；does not require unknown parameters as input. Potentially much more efficient:Finer notion of state distinguishability；More efficient test to decide state merging/splitting；Adapts to complexity of target: faster on simpler problems. Promising results on simple dynamical systems, and on a largeweblog dataset.
关键词:	PAC; 概率; 有限自动机
课程来源:	视频讲座网
最后编审:	2020-06-27：yumf
阅读次数:	58

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