論文の概要: Learning Quantitative Automata Modulo Theories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10601v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 21:51:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:32:08.968235
• Title: Learning Quantitative Automata Modulo Theories
• Title（参考訳）: 定量的オートマタ・モデュロ理論の学習
• Authors: Eric Hsiung, Swarat Chaudhuri, Joydeep Biswas,
• Abstract要約: 本稿では,学習者が帰納的推論によって有効なオートマトンを推論する,能動的学習アルゴリズムQUINTICを提案する。 本評価では, 累積, 減算, 積, 量的オートマトンを学習するために, 有理理論を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.33092604696224
• License:
• Abstract: Quantitative automata are useful representations for numerous applications, including modeling probability distributions over sequences to Markov chains and reward machines. Actively learning such automata typically occurs using explicitly gathered input-output examples under adaptations of the L-star algorithm. However, obtaining explicit input-output pairs can be expensive, and there exist scenarios, including preference-based learning or learning from rankings, where providing constraints is a less exerting and a more natural way to concisely describe desired properties. Consequently, we propose the problem of learning deterministic quantitative automata from sets of constraints over the valuations of input sequences. We present QUINTIC, an active learning algorithm, wherein the learner infers a valid automaton through deductive reasoning, by applying a theory to a set of currently available constraints and an assumed preference model and quantitative automaton class. QUINTIC performs a complete search over the space of automata, and is guaranteed to be minimal and correctly terminate. Our evaluations utilize theory of rationals in order to learn summation, discounted summation, product, and classification quantitative automata, and indicate QUINTIC is effective at learning these types of automata.
• Abstract（参考訳）: 定量的オートマトンは、マルコフ連鎖や報酬機へのシーケンス上の確率分布のモデリングを含む、多数のアプリケーションで有用な表現である。 このようなオートマトンをアクティブに学習するには、L-starアルゴリズムの適応の下で明示的に収集された入力出力の例を用いるのが一般的である。 しかし、明示的なインプット・アウトプット・ペアを得るにはコストがかかり、優先順位に基づく学習やランキングからの学習などのシナリオがあり、制約の提供は、望ましい特性を簡潔に記述するより自然な方法である。 そこで本研究では,入力シーケンスの値に対する制約の集合から決定論的定量的オートマトンを学習する問題を提案する。 本稿では,現在利用可能な制約と仮定された選好モデルと量的オートマトンクラスに理論を適用することにより,学習者が推論によって有効なオートマトンを推論する,能動的学習アルゴリズムQUINTICを提案する。 QUINTICはオートマトン空間の完全な探索を行い、最小限かつ正しく終了することが保証されている。 本評価では, 累積, 和, 積, 分類量オートマトンを学習するために有理理論を応用し, これらの種類のオートマトンを学習するのにQUINTICが有効であることを示す。

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