Active learning techniques for probabilistic deterministic finite automata extraction from language models

Abstract

El proyecto se enmarca dentro del área de la inteligencia artificial explicable. La investigación tiene como objetivo profundizar en el problema del entendimiento del funcionamiento interno de las redes neuronales recurrentes (RNN por su sigla en inglés). El trabajo desarrolla, implementa y evalúa experimentalmente dos algoritmos de inducción de modelos por aprendizaje automático activo para la extracción de autómatas finitos probabilísticos de redes neuronales recurrentes.