論文の概要: Active Learning of Sequential Transducers with Side Information about the Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11758v1
• Date: Fri, 23 Apr 2021 18:01:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-29 06:48:38.001642
• Title: Active Learning of Sequential Transducers with Side Information about the Domain
• Title（参考訳）: ドメインのサイド情報を用いたシーケンストランスデューサのアクティブラーニング
• Authors: Rapha\"el Berthon, Adrien Boiret, Guillermo A. Perez, Jean-Fran\c{c}ois Raskin
• Abstract要約: グレイボックス学習では、目標に関する情報を予知することで学習プロセスが加速される。 この知識を用いて後続文字列トランスデューサを学習する文字列方程式ソルバを用いたアルゴリズムが存在することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Active learning is a setting in which a student queries a teacher, through membership and equivalence queries, in order to learn a language. Performance on these algorithms is often measured in the number of queries required to learn a target, with an emphasis on costly equivalence queries. In graybox learning, the learning process is accelerated by foreknowledge of some information on the target. Here, we consider graybox active learning of subsequential string transducers, where a regular overapproximation of the domain is known by the student. We show that there exists an algorithm using string equation solvers that uses this knowledge to learn subsequential string transducers with a better guarantee on the required number of equivalence queries than classical active learning.
• Abstract（参考訳）: アクティブ・ラーニング(英: Active Learning)とは、学生が言語を学ぶために、会員制と等価なクエリを通じて教師に質問する設定である。 これらのアルゴリズムのパフォーマンスは、しばしばターゲットを学ぶのに必要なクエリ数で測定され、コストのかかる等価クエリに重点を置いている。 グレイボックス学習では、目標に関する情報を予知することで学習プロセスが加速される。 本稿では,学生がドメインの正規な近似化を知っていれば,後続文字列トランスデューサのgraybox能動学習を考える。 そこで本研究では,この知識を生かした弦方程式解法を用いて,古典的アクティブラーニングよりも要求される等価クエリ数をより保証した後続文字列トランスデューサを学習するアルゴリズムが存在することを示す。

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