Q-学習による決定性有限オートマトンの推論

この記事では、決定性有限オートマトン（DFA）の推論における新しいアプローチとして、Q-学習という強化学習アルゴリズムの利用が提案されています。従来のDFA推論手法は主にシンボリックAIに基づいており、アクティブラーニングやパッシブラーニングが用いられてきましたが、Q-学習はデータからの学習において新たな視点を提供します。本研究では、Q関数が状態-行動対の報酬をマッピングするという洞察を活用し、賢く適応させることでDFAの遷移関数として再解釈する方法を示しています。本手法は、サンプルデータに基づく自動機の推論におけるQ-学習の適用事例を評価し、シンボリック表現とサブシンボリック学習との新たな橋渡しを提供しています。