Analysis, Evaluation and Improvement of Active Regular Inference Algorithms for Neural Sequence Acceptors
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Date
2024
Publisher
Universidad ORT Uruguay
DOI
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Abstract
El presente proyecto contribuye al campo de la Inteligencia Artificial Explicativa (XAI, por sus siglas en inglés). El objetivo es mejorar algoritmos, optimizar procesos y realizar una revisión exhaustiva del estado del arte. En concreto, se proponen optimizaciones para los algoritmos de extracción, probados en la competencia internacional TAYSIR, y se propone 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.
En
Thesis note
Proyecto (Carrera Universitaria). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería
Thesis degree name
Ingeniero en Sistemas
91 p. diagrs.
Notes
Incluye bibliografía y anexos.
Subject
PROYECTOS-ID, INTELIGENCIA ARTIFICIAL, AUTÓMATAS, ALGORITMOS
Type
Trabajo final de carrera
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Citation
Garat Diaz, A., Silva Barloco, J. P. da & Iturbide Noria, M. (2024) Analysis, Evaluation and Improvement of Active Regular Inference Algorithms for Neural Sequence Acceptors (Proyecto) Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Recuperado de https://rad.ort.edu.uy/handle/20.500.11968/