Symbolic and connectionist learning techniques for grammatical inference

Author

Alquézar Mancho, René

Director

Sanfeliu, Alberto

Date of defense

1997-05-12

ISBN

9788469134535

Legal Deposit

B.31881-2008



Department/Institute

Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics

Abstract

This thesis is structured in four parts for a total of ten chapters. <br/><br/>The first part, introduction and review (Chapters 1 to 4), presents an extensive state-of-the-art review of both symbolic and connectionist GI methods, that serves also to state most of the basic material needed to describe later the contributions of the thesis. These contributions constitute the contents of the rest of parts (Chapters 5 to 10). <br/><br/>The second part, contributions on symbolic and connectionist techniques for regular grammatical inference (Chapters 5 to 7), describes the contributions related to the theory and methods for regular GI, which include other lateral subjects such as the representation oí. finite-state machines (FSMs) in recurrent neural networks (RNNs).<br/><br/>The third part of the thesis, augmented regular expressions and their inductive inference, comprises Chapters 8 and 9. The augmented regular expressions (or AREs) are defined and proposed as a new representation for a subclass of CSLs that does not contain all the context-free languages but a large class of languages capable of describing patterns with symmetries and other (context-sensitive) structures of interest in pattern recognition problems.<br/><br/>The fourth part of the thesis just includes Chapter 10: conclusions and future research. Chapter 10 summarizes the main results obtained and points out the lines of further research that should be followed both to deepen in some of the theoretical aspects raised and to facilitate the application of the developed GI tools to real-world problems in the area of computer vision.

Keywords

màquines d'estats finits; expressions regulars; llenguatges contextuals; autòmats finits; xarxes neurals; inferència gramatical; aprenentatge automàtic; intel·ligència artificial

Subjects

004 - Computer science and technology. Computing. Data processing

Documents

01_alquezarMancho_portadaIndex.pdf

720.1Kb

02_alquezarMancho_capitol1.pdf

2.297Mb

03_alquezarMancho_capitol2.pdf

2.111Mb

04_alquezarMancho_capitol3.pdf

3.023Mb

05_alquezarMancho_capitol4.pdf

4.955Mb

06_alquezarMancho_capitol5.pdf

2.058Mb

07_alquezarMancho_capitol6.pdf

2.852Mb

08_alquezarMancho_capitol7.pdf

2.346Mb

09_alquezarMancho_capitol8.pdf

2.875Mb

10_alquezarMancho_capitol9.pdf

1.407Mb

11_alquezarMancho_capitol10.pdf

1.102Mb

12_alquezarMancho_bibliografia.pdf

1.318Mb

 

Rights

ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.

This item appears in the following Collection(s)