Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Closed Signal Flow Graphs

論文の概要: Learning Closed Signal Flow Graphs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00245v1
Date: Fri, 28 Jun 2024 22:04:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 05:50:47.940351
Title: Learning Closed Signal Flow Graphs
Title（参考訳）: 閉信号フローグラフの学習
Authors: Ekaterina Piotrovskaya, Leo Lobski, Fabio Zanasi,
Abstract要約: 閉信号フローグラフの学習アルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは、閉信号フローグラフとシングルトンアルファベット上の重み付き有限オートマトンとの対応に依存する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We develop a learning algorithm for closed signal flow graphs - a graphical model of signal transducers. The algorithm relies on the correspondence between closed signal flow graphs and weighted finite automata on a singleton alphabet. We demonstrate that this procedure results in a genuine reduction of complexity: our algorithm fares better than existing learning algorithms for weighted automata restricted to the case of a singleton alphabet.
Abstract（参考訳）: 我々は,信号トランスデューサのグラフィカルモデルである閉信号フローグラフの学習アルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは、閉信号フローグラフとシングルトンアルファベット上の重み付き有限オートマトンとの対応に依存する。我々のアルゴリズムは、シングルトンアルファベットの場合に限定された重み付きオートマトンに対して、既存の学習アルゴリズムよりも優れている。

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