GraphFSA：用于图形算法学习的有限状态自动机框架
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了现有机器学习架构在表示图形算法决策时的局限性，提出了一个新的框架：GraphFSA。该框架能够在给定图的每个节点上学习有限状态自动机，并通过各种合成问题进行了全面的实证评估。结果表明，GraphFSA在推广和外推能力上表现出色，为图形算法的表示提供了替代方法。
DeepDFA是一种新的方法，通过跟踪识别确定性有限自动机（DFA），采用可微但离散的模型。该方法结合了DFA的概率松弛和递归神经网络（RNN）的启发，提供了训练后的可解释性，并在复杂度和训练效率上优于传统RNN。实验验证表明，该方法在各种规模和复杂度的目标正规语言上表现准确、快速且对噪声具有强韧性，充分结合了逻辑语法诱导和深度学习的优势。
