Por supuesto!
Los autómatas ya están en uso en el aprendizaje automático. Pueden verse como la base conceptual sobre la cual se basan las redes neuronales recurrentes [1] (RNN). Una red neuronal recurrente se ve así (imagen del blog de Chris Olah [2]):
- Cuando las computadoras se desarrollaron por primera vez, ¿qué pensaba el público de ellas?
- En términos de datos binarios, ¿aproximadamente cuánta información procesa el cerebro humano en un segundo?
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Lo que está viendo allí es una arquitectura de red neuronal, una “celda” encapsulada en “A”, que se usa repetidamente (el término apropiado es “desenrollado”) sobre una secuencia de vectores de entrada [matemática] (X1, X2, … , Xt) [/ math] de longitud arbitraria para fines de clasificación o codificación / decodificación: el caso de uso posterior es solo una forma elegante de decir “regresión por secuencias”.
Como puede ver, la salida de A se retroalimenta en la célula hasta el final de la secuencia y este truco es la razón por la cual esas redes neuronales pueden imitar los procesos naturales de memoria y atención a corto plazo. La celda puede usar lo que ya ha visto para generar una salida más sofisticada.
Ya se ha demostrado [3] que las redes neuronales recurrentes se pueden utilizar para implementar máquinas de estados finitos con muy pocas modificaciones en su diseño original y más amplio. Es bastante agradable, pero diría que tener tanta comprensión formal es excesivo para fines de ingeniería. No conozco tu objetivo o nivel de experiencia con el aprendizaje automático, pero creo que sería una buena idea leer primero el artículo de C. Olah y luego experimentar con la API de Tensorflow para redes neuronales recurrentes [4] para ver si te ayuda .
Buena suerte !
Notas al pie
[1] Red neuronal recurrente – Wikipedia
[2] Inicio – blog de colah
[3] http://www.dlsi.ua.es/~mlf/nnafm…
[4] Redes neuronales recurrentes | TensorFlow
