TOWARDS EFFICIENT ACTIVE LEARNING OF PDFA - CNRS - Centre national de la recherche scientifique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

TOWARDS EFFICIENT ACTIVE LEARNING OF PDFA

Franz Mayr
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1043684
Sergio Yovine
Nicolas Basset
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 772554
  • IdRef : 191360848
Thao Dang

Résumé

We propose a new active learning algorithm for PDFA based on three main aspects: a congruence over states which takes into account next-symbol probability distributions, a quantization that copes with differences in distributions, and an efficient tree-based data structure. Experiments showed significant performance gains with respect to reference implementations.
Fichier principal
Vignette du fichier
2206.09004.pdf (435.16 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03875974 , version 1 (28-11-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03875974 , version 1

Citer

Franz Mayr, Sergio Yovine, Federico Pan, Nicolas Basset, Thao Dang. TOWARDS EFFICIENT ACTIVE LEARNING OF PDFA. LearnAut 2022, Jul 2022, Paris, France. ⟨hal-03875974⟩
8 Consultations
3 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More