Esistono famiglie di lingue formali conosciute come realmente apprendibili dal PAC?

Intendo specificamente famiglie linguistiche che ammettono stringhe arbitrariamente lunghe, non congiunzioni su n bit o elenchi di decisioni o qualsiasi altro linguaggio "semplice" contenuto in {0,1} ^ n.

Sto chiedendo dei linguaggi regolari "teorici degli automi" rispetto a quelli "teorici della logica": qualcosa come i linguaggi testabili a tratti, i linguaggi zero-inizio-inizio, i linguaggi localmente testabili, quel genere di cose. Il parametro di complessità pertinente n è la dimensione del DFA minimo che accetta. Quindi, per dirla in breve: esiste un'interessante famiglia di DFA n-state che è conosciuta per essere efficacemente imparabile in PAC?

C'è un risultato recente sull'apprendimento pac-polinomiale di insiemi semilineari a LICS 2010: Parikh Immagini di lingue regolari: complessità e applicazioni . Immagino che questo non sia quello che stai cercando.

Dovresti anche dare un'occhiata al documento di Clark e Thollard: apprendibilità PAC di automi a stati finiti deterministici deterministici probabilistici

Questo documento fornisce un buon suggerimento sui risultati dell'apprendimento PAC per le lingue a tratti: apprendimento delle lingue separabili linearmente

Il lavoro di Clark & ​​Thollard è stato perfezionato da Castro e Gavalda in modo da adattarsi a ciò che stai cercando: verso fattibili deterministici probabilistici di apprendimento PAC probabili

E questo lavoro è una buona risposta alla domanda iniziale: sull'apprendimento degli ideali casuali . È probabile che uno degli autori sia la stessa persona che in precedenza aveva posto la domanda qui, ma ho trovato questa pagina lavorando su quel problema e ho appena trovato questo documento: potrebbe aiutare altri ad avere questo riferimento.