Uma nova formulação algébrica para o autômato finito adaptativo de segunda ordem aplicada a um modelo de inferência indutiva.

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Silva Filho, Reginaldo Inojosa da
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aprendizado computacional; Automata theory; Formal languages; Linguagens formais; Machine learning; Teoria dos autômatos
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-05092012-163421/

O objetivo deste trabalho é apresentar o modelo dos autômatos adaptativos de segunda ordem e mostrar a forte conexão desse modelo com o aprendizado indutivo no limite. Tal modelo é definido com a utilização de um conjunto de transformações sobre autômatos finitos não - determinísticos e a conexão com o aprendizado no limite á estabelecida usando o conceito de mutação composta, onde uma hipótese inicial dá início ao processo de aprendizagem, produzindo, após uma sequência de transformações sofridas por essa primeira hipótese, um modelo final que é o resultado correto do aprendizado. Será apresentada a prova de que um autômato adaptativos de segunda ordem, usado como um aprendiz, pode realizar o processo de aprendizado no limite. O formalismo dos autômatos adaptativos de segunda ordem é desenvolvido sobre o modelo dos autômatos adaptativos de primeira ordem, uma extensão natural do modelo dos autômatos adaptativos clássicos. Embora tenha o mesmo poder computacional, o autômato adaptativo de primeira ordem apresenta uma notação mais simples e rigorosa que o seu antecessor, permitindo derivar novas propriedades. Uma dessas propriedades é justamente sua capacidade de aprendizado. Como consequência, o modelo dos autômatos adaptativos de segunda ordem aumenta a expressividade computacional dos dispositivos adaptativos através da sua notação recursiva, e também através do seu potencial para o uso em aplicações de aprendizado de máquina, ilustrados nesta tese. Uma arquitetura de aprendizado de máquina usando os autômatos adaptativos de segunda ordem é proposto e um modelo de identificação no limite, aplicado em processos de inferência para linguagens livre de contexto, é apresentado.