Training Neural Networks as Recognizers of Formal Languages

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内容提要

本研究探讨了神经网络在形式语言理论中的应用,重点是将机器训练为字符串的二元分类器。研究结果表明,RNN和LSTM在性能上优于变压器,并发布了FLaRe数据集作为基准,为未来的语言识别理论提供了实证基础。

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