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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

2. State Merging Algorithms

verfasst von : Wojciech Wieczorek

Erschienen in: Grammatical Inference

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This chapter is devoted to the most popular algorithms for the induction of automata, namely state merging algorithms. The following three of them are presented: evidence driven state merging, Gold’s algorithm, and an algorithm based on the minimum description length principle. Their common denominator is the merging of two states. All differences result from various particular reasons for choosing the pair of states to do this operation.

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Fußnoten
1
The reader can use implementations from the archive http://​abbadingo.​cs.​nuim.​ie/​dfa-algorithms.​tar.​gz for the Traxbar and for the two remaining state-merging algorithms.
 
Literatur
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Coste F, Fredouille D (2003) Unambiguous automata inference by means of state-merging methods. In: Proceedings of machine learning: ECML 2003, 14th European conference on machine learning. Cavtat-Dubrovnik, Croatia, 22–26 Sept 2003, pp 60–71
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Lang KJ (1992) Random DFA’s can be approximately learned from sparse uniform examples. In: Proceedings of the fifth annual workshop on computational learning theory. ACM, pp 45–52
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Petasis G, Paliouras G, Karkaletsis V, Halatsis C, Spyropoulos CD (2004) E-GRIDS: computationally efficient grammatical inference from positive examples. Grammars 7:69–110MATH
Trakhtenbrot B, Barzdin Y (1973) Finite automata: behavior and synthesis. North-Holland Publishing Company
Metadaten
Titel
State Merging Algorithms
verfasst von
Wojciech Wieczorek
Copyright-Jahr
2017
Buch
Grammatical Inference

Print ISBN: 978-3-319-46800-6

Electronic ISBN: 978-3-319-46801-3

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-46801-3_2