Título : Analysis, Evaluation and Improvement of Active Regular Inference Algorithms for Neural Sequence Acceptors
Autor(es) : da Silva, Juan Pedro
Iturbide, Martín
Garat, Alejo
Fecha de publicación : 3-may-2024
Tipo de publicación: Trabajo final de grado
Versión: Publicado
Supervisor(es) : Yovine, Sergio
Mayr, Franz
Publicado por: Universidad ORT Uruguay
Areas del conocimiento : Ciencias Naturales y Exactas
Ciencias de la Computación e Información
Otros descriptores : Inteligencia artificial
Inferencia regular
Red neuronal artificial
Resumen : El presente trabajo contribuye al campo de la Inteligencia Artificial Explicativa (XAI, por sus siglas en inglés). Nuestro objetivo es mejorar algoritmos, optimizar procesos y realizar una revisión exhaustiva del estado del arte. En concreto, se proponen optimizaciones para los algoritmos de extracci´on, probados en la competencia internacional TAYSIR, y proponemos la implementación del algoritmo Observation Pack con el fin de mejorar la eficiencia de los algoritmos existentes. Además, se lleva a cabo una revisión detenida de los algoritmos L∗ y Kearns Vazirani, así como de los diferentes oráculos utilizados para la extracción de modelos.
URI / Handle: https://hdl.handle.net/20.500.12381/3626
Otros identificadores : https://hdl.handle.net/20.500.11968/6966
Financiadores: ANII
Identificador ANII: IA_1_2022_1_173516
FMV_1_2023_1_175864
Nivel de Acceso: Acceso abierto
Licencia CC: Reconocimiento 4.0 Internacional. (CC BY)
Aparece en las colecciones: Publicaciones de ANII

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