Fugu-MT 論文翻訳(概要): Program Synthesis for the OEIS

論文の概要: Program Synthesis for the OEIS

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11908v1
Date: Thu, 24 Feb 2022 05:34:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-25 17:46:22.798990
Title: Program Synthesis for the OEIS
Title（参考訳）: OEISのためのプログラム合成
Authors: Thibault Gauthier
Abstract要約: 本稿では,整数列のプログラムを自己学習で合成する手法を提案する。実装では、1週間で43516 OEIS配列の最初の16個を生成できるプログラムを発見し,16個目と同一のシーケンスを1回だけカウントする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present a self-learning approach to synthesize programs for integer sequences. Our method relies on a tree search equipped with a semantic quotient guided by a learned policy. Through self-learning, our implementation discovers in one week programs that generate the first 16 numbers of 43516 OEIS sequences with sequences identical up to the 16th number counted only once.
Abstract（参考訳）: 本稿では,整数列のプログラム合成のための自己学習手法を提案する。本手法は,学習方針に導かれる意味的商法を備えた木探索に依存する。自己学習により、1週間で43516個のOEIS配列の最初の16個を生成できるプログラムを発見し、16番目の数に等しい配列を1回だけカウントする。

関連論文リスト

Improved Tree Search for Automatic Program Synthesis [91.3755431537592]
重要な要素は、有効なプログラムの空間における効率的な探索を可能にすることである。ここでは2つの大きな異なるDSL上でのアート結果の状態を導くMCTSの変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-13T15:09:52Z)
Alien Coding [4.373803477995854]
OEISシーケンスのプログラムを合成するための自己学習アルゴリズムを提案する。アルゴリズムはスクラッチから始まり、最初ランダムにプログラムを生成する。これまでに発見されたシーケンスとプログラムの対応を学習するために、自己学習ループの多くのイテレーションを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-27T00:51:48Z)
NP4G : Network Programming for Generalization [0.0]
提案するNP4G: Network Programming for Generalizationは,帰納的推論によってプログラムを自動生成する。一例として、ビットワイズNOT演算プログラムは比較的短時間で取得され、10分の7の速度で実行されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-08T06:18:44Z)
Learning from Self-Sampled Correct and Partially-Correct Programs [96.66452896657991]
そこで本研究では,モデルが学習中にサンプリングを行い,自己サンプリングされた完全正当プログラムと部分正当プログラムの両方から学習することを提案する。自己サンプリング型プログラムと部分修正型プログラムを併用することで,学習とサンプリングプロセスのガイドに役立てることができることを示す。提案手法は,MLEを用いた単一の参照プログラムからの学習と比較して,パス@kの性能を3.1%から12.3%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-28T03:31:07Z)
Self-Supervised Learning to Prove Equivalence Between Straight-Line Programs via Rewrite Rules [9.1570563482476]
2つのプログラムは、1つのプログラムをもう1つのプログラムに書き換える、書き換え規則の一連の適用が存在する場合と同値である。本稿では,プログラムペア間の等価性の証明を生成するために,トランスフォーマーモデルに基づくニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。我々のシステムであるS4Eqは、1万対の等価プログラムをキュレートしたデータセット上で97%の証明成功を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-22T01:37:08Z)
Searching for More Efficient Dynamic Programs [61.79535031840558]
本稿では,プログラム変換の集合,変換プログラムの効率を評価するための単純な指標,およびこの指標を改善するための探索手順について述べる。実際に、自動検索は初期プログラムの大幅な改善を見出すことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-14T20:52:55Z)
Representing Partial Programs with Blended Abstract Semantics [62.20775388513027]
プログラム合成エンジンにおける部分的なプログラム表現手法について紹介する。モジュラーニューラルネットワークとして実装された近似実行モデルを学ぶ。これらのハイブリッドニューロシンボリック表現は、実行誘導型シンセサイザーがより強力な言語構成を使うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-23T20:40:18Z)
Latent Programmer: Discrete Latent Codes for Program Synthesis [56.37993487589351]
プログラム合成や文書要約などの多くのシーケンス学習タスクにおいて、重要な問題は出力シーケンスの広い空間を探索することである。本稿では,検索対象とする出力の表現を学習することを提案する。本稿では,まず入力/出力サンプルから離散潜在コードを予測するプログラム合成手法であるemphLatent Programmerを紹介し,そのプログラムを対象言語で生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-01T10:11:35Z)
BUSTLE: Bottom-Up Program Synthesis Through Learning-Guided Exploration [72.88493072196094]
プログラムのボトムアップ検索に学習を活用する新しい合成手法を提案する。特に、入力出力例のセットに基づいて、探索条件中の中間値の合成を優先順位付けするようにモデルを訓練する。単純な教師付き学習アプローチであっても,学習とボトムアップ検索の組み合わせは極めて効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-28T17:46:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。