論文の概要: ExeDec: Execution Decomposition for Compositional Generalization in Neural Program Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13883v1
• Date: Wed, 26 Jul 2023 01:07:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-27 14:07:46.777984
• Title: ExeDec: Execution Decomposition for Compositional Generalization in Neural Program Synthesis
• Title（参考訳）: ExeDec: ニューラルプログラム合成における構成一般化のための実行分解
• Authors: Kensen Shi, Joey Hong, Manzil Zaheer, Pengcheng Yin, Charles Sutton
• Abstract要約: プログラム合成において望ましいいくつかの異なる構成一般化形式を特徴付ける。 次に,ExeDecを提案する。ExeDecは,実行サブゴールを予測して問題を段階的に解決する,新しい分解ベースの戦略である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.356261137313275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When writing programs, people have the ability to tackle a new complex task by decomposing it into smaller and more familiar subtasks. While it is difficult to measure whether neural program synthesis methods have similar capabilities, we can measure whether they compositionally generalize, that is, whether a model that has been trained on the simpler subtasks is subsequently able to solve more complex tasks. In this paper, we characterize several different forms of compositional generalization that are desirable in program synthesis, forming a meta-benchmark which we use to create generalization tasks for two popular datasets, RobustFill and DeepCoder. We then propose ExeDec, a novel decomposition-based synthesis strategy that predicts execution subgoals to solve problems step-by-step informed by program execution at each step. ExeDec has better synthesis performance and greatly improved compositional generalization ability compared to baselines.
• Abstract（参考訳）: プログラムを書くとき、人々はより小さくより使い慣れたサブタスクに分解することで、新しい複雑なタスクに取り組むことができる。 ニューラルプログラム合成手法が類似する機能を持つかどうかを計測することは難しいが、より単純なサブタスクで訓練されたモデルが後により複雑なタスクを解決できるかどうかを合成的に一般化するかどうかを測定できる。 本稿では,プログラム合成において望ましい複数の構成一般化形式を特徴付け,ロバストフィルとディープコーダの2つの一般的なデータセットに対する一般化タスクを作成するメタベンチマークを作成する。 次に,各ステップにおけるプログラム実行によって学習される課題を段階的に解決するために,実行過程を予測する新しい分解型合成戦略であるexedecを提案する。 ExeDecは合成性能が向上し、ベースラインに比べて構成一般化能力が大幅に向上した。

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