論文の概要: Relational decomposition for program synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12212v2
- Date: Thu, 06 Feb 2025 14:58:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-07 17:44:07.259533
- Title: Relational decomposition for program synthesis
- Title（参考訳）: プログラム合成のための関係分解
- Authors: Céline Hocquette, Andrew Cropper,
- Abstract要約: プログラム合成におけるリレーショナルアプローチを提案する。
具体的には、トレーニングのインプット・アウトプットの例を、それぞれ入力事実と出力事実のセットに分解する。
提案手法は,4つの挑戦的合成データセット上で,既製の帰納型帰納論理プログラミング(ILP)システムを用いて実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.6240219662896
- License:
- Abstract: We introduce a relational approach to program synthesis. The key idea is to decompose synthesis tasks into simpler relational synthesis subtasks. Specifically, our representation decomposes a training input-output example into sets of input and output facts respectively. We then learn relations between the input and output facts. We demonstrate our approach using an off-the-shelf inductive logic programming (ILP) system on four challenging synthesis datasets. Our results show that (i) our representation can outperform a standard one, and (ii) an off-the-shelf ILP system with our representation can outperform domain-specific approaches.
- Abstract（参考訳）: プログラム合成におけるリレーショナルアプローチを提案する。
鍵となる考え方は、合成タスクを単純なリレーショナル合成サブタスクに分解することである。
具体的には、トレーニングのインプット・アウトプットの例を、それぞれ入力事実と出力事実のセットに分解する。
そして、入力と出力の事実の関係を学習する。
提案手法は,4つの挑戦的合成データセット上で,既製の帰納型帰納論理プログラミング(ILP)システムを用いて実証する。
私たちの結果は
(i)我々の表現は標準表現より優れ、
(II) ドメイン固有のアプローチよりも優れた表現を持つ既製のILPシステムを実現する。
関連論文リスト
- ExeDec: Execution Decomposition for Compositional Generalization in Neural Program Synthesis [54.18659323181771]
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。
本稿では,ExeDecを提案する。ExeDecは,実行サブゴールを予測し,各ステップでプログラム実行によって段階的に通知される問題を解くための,新しい分解ベースの戦略である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-26T01:07:52Z) - A Divide-Align-Conquer Strategy for Program Synthesis [5.7426444823028335]
本稿では,大規模プログラムの探索を複数の小さなプログラム合成問題に分割する例によって,構成セグメント化がプログラミングに応用可能であることを示す。
入力と出力における構成部品の構造的アライメントは、プログラム探索を導くのに使用されるペアワイズ対応に繋がる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-08T19:10:55Z) - Neural Combinatorial Logic Circuit Synthesis from Input-Output Examples [10.482805367361818]
本稿では,入力出力の例から論理回路を合成するための,新しい完全説明可能なニューラルアプローチを提案する。
我々の方法は、ほぼ任意の原子の選択に利用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-29T14:06:42Z) - Compositional Generalization and Decomposition in Neural Program
Synthesis [59.356261137313275]
本稿では,学習プログラムシンセサイザーの合成一般化能力の測定に焦点をあてる。
まず、プログラム合成法が一般化されるであろういくつかの異なる軸を特徴付ける。
2つの一般的な既存のデータセットに基づいて、これらの能力を評価するためのタスクのベンチマークスイートを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-07T22:16:05Z) - Latent Execution for Neural Program Synthesis Beyond Domain-Specific
Languages [97.58968222942173]
入力出力の例からCプログラムを合成する第一歩を踏み出す。
特に,部分生成プログラムの実行を近似するために潜在表現を学習するLa Synthを提案する。
これらのプログラムのトレーニングにより,Karel と C のプログラム合成における予測性能がさらに向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-29T02:21:32Z) - 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) - Program Synthesis with Pragmatic Communication [28.24612900419843]
本研究では,プログラム合成タスクを合理的なコミュニケーションとしてモデル化した新しい帰納的バイアスを導入する。
ユーザスタディでは、エンドユーザの参加者が、非実用的なプログラムシンセサイザーよりも、より効果的に、実践的なプログラムシンセサイザーと通信することを発見した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-09T20:55:44Z) - Creating Synthetic Datasets via Evolution for Neural Program Synthesis [77.34726150561087]
いくつかのプログラム合成手法は、ランダムに生成された例と異なるデータ分布によく一般化されていることを示す。
本稿では, 合成データ分布のバイアスを制御し, 現在の手法より優れていることを示すための, 新たな敵対的手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-23T18:34:15Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。