Abstract-Vi anser att problemet med att lära sig en icke-deterministisk probabilistiska system överensstämmer med en given begränsad uppsättning av positiva och negativa trädprover. Överensstämmelse definieras med avseende på stark simuleringskonformitet. Vi föreslår att lära algoritmer som använder traditionella och en ny stokastisk tillstånd-rymd partitionering, det senare resulterar i det minsta antalet stater. Vi använder dem sedan för att lösa problemet med aktivt lärande, som använder en kunnig lärare för att generera prover som motexempel till simulering likvärdighet frågor. Vi visar att problemet är obeslutbart i allmänhet, men att det blir decidable under ett lämpligt villkor på läraren som kommer naturligt från hur prover genereras från misslyckade simuleringskontroller. Det senare problemet visar sig vara obeslutbart om vi ställer ytterligare ett villkor på eleven att alltid anta en minimal statlig hypotes. Vi föreslår därför en semi-algoritm med hjälp av stokastiska partitioner. Slutligen tillämpar vi de föreslagna (semi-)algoritmerna för att härleda mellanliggande antaganden i ett automatiserat ramverk för antagande-garantiverifiering för probabilistiska system.
I REF, L * i kombination med en stokastisk tillstånd-rymd partitionering algoritm gör det möjligt att lära sig icke-deterministiska märkta probabilistiska övergångssystem från trädprover.
Learning Probabilistic Systems from Tree Samples
{'venue': 'LICS, pp. 441-450, IEEE, 2012', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}