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Enregistrement W2977816479 · doi:10.1109/qrs.2019.00053

Learning and Adaptive Testing of Nondeterministic State Machines

2019· article· en· W2977816479 sur OpenAlexaff
Alexandre Petrenko, Florent Avellaneda

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMachine Learning and Algorithms
Établissements canadiensComputer Research Institute of Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNondeterministic algorithmComputer scienceTRACE (psycholinguistics)Equivalence (formal languages)Set (abstract data type)Theoretical computer scienceConformance testingSequence (biology)Artificial intelligenceAlgorithmMathematicsProgramming languageDiscrete mathematicsStandardization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper addresses the problems of active learning and conformance testing of systems modeled by nondeterministic Mealy machines (NFSM). It presents a unified SAT-based approach originally proposed by the authors for deterministic FSMs and now generalized to partial nondeterministic machines and checking experiments. Learning a nondeterministic black box, the approach neither needs a Teacher nor uses it a conformance tester to approximate equivalence queries. The idea behind this approach is to infer from a current set of traces not one, but two inequivalent conjectures, use an input sequence distinguishing them in an output query, and update the current trace set with an observed trace to obtain a new pair of distinguishable conjectures, if possible. The classical active learning problem is further generalized by adding a nondeterministic specification FSM, which defines the solution space. The setup unifies the learning and adaptive testing problems and makes them equisolvable with the proposed approach.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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