Búsqueda inteligente de contraejemplos para la inferencia de lenguajes

Abstract

En este trabajo se busca implementar y analizar métodos inteligentes de búsqueda de contraejemplos bajo el framework de aprendizaje conocido como Probably Approximately Correct Learning. El objetivo es analizar el impacto de dicha búsqueda a la hora de inferir lenguajes con autómatas finitos deterministas a partir de redes neuronales recurrentes.