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机器学习 · 自动机 ·
2021 年 9 月 23 日
【开放书】机器学习加权自动机导论，67页pdf
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这项工作的目标是向读者介绍加权有限状态自动机及其在机器学习中的应用。我首先介绍了机器学习中自动机的使用，然后介绍了受体、换能器和它们的相关属性。然后详细描述了加权自动机的许多核心运算。在此基础上，通过解释自动分化及其在加权自动机中的应用，进一步向研究前沿迈进。最后一节介绍几个扩展示例，以加深对加权自动机及其操作的熟悉，以及它们在机器学习中的使用。

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An Introduction to Weighted Automata in Machine Learning
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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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