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上下文语言学习：结构和算法
通过研究在背景语境中的大规模神经语言模型对正则语言的学习，我们展示了 Transformers 相对于递归或卷积模型在 in-context 语言学习任务上的显著优势，并提出硬连接高阶归纳头到递归和卷积模型可改善这个任务和自然语言建模的性能
PDF5 months ago
AAAI假设保证强化学习
我们提出了一种模块化的强化学习方法，其中环境由并行演化的简单组件组成，通过对邻近组件行为进行假设并提供自身行为保证来独立合成每个组件的最优控制器。我们通过将假设 - 保证合同表达为正则语言并自动将其转换为 RL 中使用的标量奖励，结合每个组
PDF7 months ago
AAAI关于循环神经级联网络的表达能力
递归神经级联（RNCs）是没有循环依赖的递归神经网络。该论文研究了递归神经级联的结构及其能力，发现 RNCs 能够实现所有的正则语言，并提出一种新的框架来评估单个神经元的能力，进一步揭示了 RNCs 的构建方法和表达能力。
PDF7 months ago
循环神经网络隐藏状态向量和语义实体关系的研究
研究表明，循环神经网络的隐藏状态向量往往会形成语义相似向量的聚类，即聚类假设；本文利用现代神经网络架构中训练出的循环神经网络，在识别正则语言的过程中，研究了聚类假设。实验结果支持聚类假设的有效性。
PDFa year ago
Krohn-Rhodes 逻辑
本论文提出了一种新的过去式模态时态逻辑家族，通过扩展 Past LTL 变得更加丰富，以 Krohn and Rhodes 关于自动机串联理论为基础，并展示了该家族被称为 Krohn-Rhodes Logics 的无穷多个扩展，可以捕捉到更
PDFa year ago
MLRegTest：机器学习正则语言的基准测试
本文提出了一种名为 MLRegTest 的新的机器学习系统性能基准测试，用于评估序列分类等不同模型在不同的正则语言种类及复杂程度情境下对长距离依赖关系的学习能力，结果表明神经网络的性能取决于测试集的种类、语言类别和神经网络的架构。
PDFa year ago
ACL克服自注意力机制的理论限制
该研究研究了 Transformer 网络在接受依赖于单一输入符号的语言中的限制，并通过使用 PARITY 和 FIRST 语言作为例子，证明了三种克服该限制的方法。
PDF2 years ago
在大型有序字母表上学习正则语言
研究使用有限分区的元素标记过渡的通用模型，在该模型中扩展了 Angluin 的 L * 算法以学习正则语言，并将该算法扩展到部分有序字母表上。
PDF9 years ago
用一阶逻辑分离正则语言
研究一种决策问题：给定两个有限单词的正则输入语言，判断是否存在第一阶可定义的分隔符；证明可以从识别输入语言的半群中提取充分信息并使用不动点计算以回答此问题，这产生了一个检查一阶可分离性的 EXPTIME 算法；进一步推广此技术以回答针对无限
PDF10 years ago
MM1 - 向量量子有限自动机的等价性判定
本文研究了由 Bertoni 等人和 Kondacs 和 Watrous 提出的控制语言 (CL-1QFAs) 和测量 - 多个（MM-1QFAs）1-way 量子有限自动机的等价性，给出了两种 1-way 有限自动机的等价性性质以及多项式
PDF17 years ago
1-Way 量子有限自动机的特征
本文研究了一元量子有限自动机的两种不同模型：一种称为一次测量的量子有限自动机，另一种称为多次测量的量子有限自动机。针对一次测量的模型，我们限制其接受有界误差，证明了它可以解决自由群上的词问题。此外，我们还证明了 measure-many 自
PDF25 years ago