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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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关键要点
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本研究探讨了神经网络在形式语言理论中的应用差异。
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机器应作为字符串的二元分类器进行训练。
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研究表明RNN和LSTM在性能上优于变压器。
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研究为未来语言识别理论的实证测试奠定了基础。
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发布了名为FLaRe的数据集作为基准。
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