Abstract This paper reviews the development of Register Automaton learning, a enhancement of active automata learning to ta itu med oändliga system. Vi kommer att se över prekursorteknikerna och influenserna, som totalt sträcker sig över mer än ett decennium. En stor del av denna utveckling vägleddes och motiverades av den allt populärare tillämpningen av grammatiska inferenstekniker inom programvaruteknik. Vi fokuserar särskilt på ett nyckelproblem för att uppnå praktiskhet på detta område: adekvat behandling av datavärden som sträcker sig över oändliga områden, en viktig källa till obeslutsamhet. Med början i de första fallstudierna, i vilka data helt abstraktes bort, går vi igenom olika steg mot att behandla data explicit på modellnivå: vi diskuterar Mealy-maskiner som modell för system med (data)utgång, automatiserade alfabetsabstractionförfiningsmetoder som en tvådimensionell förlängning av den partition-refinement-baserade metoden för aktiv automatinlärning till att också sluta sig till optimala alfabetsabstractioner, och Registrera Mealy-maskiner, som kan betraktas som program som är begränsade till dataoberoende databehandling som det är typiskt för protokoll eller gränssnittsprogram. Vi är övertygade om att denna utveckling i hög grad kommer att bidra till att bana väg för aktivt automatiskt lärande för att bli en teknik av stor praktisk betydelse.
En mer djupgående översikt över verk som utvidgar aktivt automatiskt lärande till oändliga state-modeller ges i REF.
Learning register automata: from languages to program structures
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}