論文の概要: Leveraging Language to Learn Program Abstractions and Search Heuristics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11053v1
• Date: Fri, 18 Jun 2021 15:08:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-25 09:11:02.834870
• Title: Leveraging Language to Learn Program Abstractions and Search Heuristics
• Title（参考訳）: 言語を活用したプログラムの抽象化と検索ヒューリスティック
• Authors: Catherine Wong and Kevin Ellis and Joshua B. Tenenbaum and Jacob Andreas
• Abstract要約: LAPS(Language for Abstraction and Program Search)は、自然言語アノテーションを用いて、ライブラリとニューラルネットワークによる合成のための検索モデルの共同学習をガイドする手法である。 最先端のライブラリ学習システム(DreamCoder)に統合されると、LAPSは高品質なライブラリを生成し、検索効率と一般化を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.28391181268645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inductive program synthesis, or inferring programs from examples of desired behavior, offers a general paradigm for building interpretable, robust, and generalizable machine learning systems. Effective program synthesis depends on two key ingredients: a strong library of functions from which to build programs, and an efficient search strategy for finding programs that solve a given task. We introduce LAPS (Language for Abstraction and Program Search), a technique for using natural language annotations to guide joint learning of libraries and neurally-guided search models for synthesis. When integrated into a state-of-the-art library learning system (DreamCoder), LAPS produces higher-quality libraries and improves search efficiency and generalization on three domains -- string editing, image composition, and abstract reasoning about scenes -- even when no natural language hints are available at test time.
• Abstract（参考訳）: 帰納的プログラム合成は、望ましい振る舞いの例からプログラムを推論し、解釈可能で堅牢で一般化可能な機械学習システムを構築するための一般的なパラダイムを提供する。 効果的なプログラム合成は、プログラムを構築するための強力な機能のライブラリと、与えられたタスクを解決するプログラムを見つけるための効率的な探索戦略である。 LAPS(Language for Abstraction and Program Search)は、自然言語アノテーションを用いて、ライブラリとニューラルネットワークによる合成のための検索モデルの共同学習をガイドする手法である。 最先端のライブラリ学習システム(dreamcoder)に統合されると、lapsは高品質なライブラリを生成し、3つのドメイン(文字列編集、画像合成、シーンに関する抽象的推論)における検索効率と一般化を向上します。

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