更好的问题可能是 - 为什么要混合使用深度神经网络 (DNN) 和有限状态机 (FSM)？

有研究表明 DNN 可以模拟任何 FSM。由于 DNN 的框架更多，并且 DNN 可以执行比 FSM 更多的任务，因此完全放弃 FSM 似乎更有用。

更具体地说，“用于合成确定性有限自动机的神经网络”展示了一个相对简单的神经网络 (NN) 如何能够快速自动地学习正确的确定性有限自动机 (DFA)。

端到端 DNN 趋势强劲。

看看 Hudson & Manning 的神经状态机。它是不确定的，但它是可微的，它为您提供与神经网络相同的“黑盒学习能力”。