We discuss how to define a kernel for Signal Temporal Logic (STL) formulae. Such a kernel allows us to embed the space of formulae into a Hilbert space, and opens up the use of kernel-based machine learning algorithms in the context of STL. We show an application of this idea to a regression problem in formula space for probabilistic models.

中文翻译：

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信号时序逻辑公式的核函数

我们讨论如何为信号时序逻辑 (STL) 公式定义内核。这样的内核允许我们将公式空间嵌入到希尔伯特空间中，并在 STL 的上下文中打开了基于内核的机器学习算法的使用。我们展示了这个想法在概率模型的公式空间中的回归问题的应用。