1(中国科学院软件研究所 北京 100190);2(中国科学院大学 北京 100049);3(计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京 100190) (zhoupengwork01@163.com)
出版日期: 2021-03-01基金资助:中国科学院战略性先导科技专项(A类)(Y8XD373105);中国科学院前沿科学重点研究计划项目(ZDBS-LY-JSC038)A Programming Paradigm Combining Programmer and Neural Network to Promote Automated Program Generation
Zhou Peng1,2, Wu Yanjun1,3, Zhao Chen1,31(Institute of Software, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190);2(University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049);3(State Key Laboratory of Computer Science (Institute of Software, Chinese Academy of Sciences), Beijing 100190)
Online: 2021-03-01Supported by:This work was supported by the Strategic Priority Research Program of Chinese Academy of Sciences(A) (Y8XD373105) and the Key Research Program of Frontier Sciences, CAS (ZDBS-LY-JSC038).摘要/Abstract
摘要： 程序生成是人工智能的核心研究问题之一, 当前输入-输出样例驱动的神经网络模型是非常流行的研究方法.面临的主要挑战是泛化能力差、生成程序准确率保证、难以处理复杂程序结构(如分支、循环、递归等), 主要原因是模型的输入信息单一(输入-输出对)和完全依赖神经网络.显然单一地通过输入输出样例倒推程序行为存在歧义性, 而神经网络的记忆容量很难满足常规程序的变量存储需求.提出一种人工与神经网络生成相协作的编程模型, 融合神经网络和程序员各自的优势, 其中程序员用高级编程语法编写程序框架, 神经网络自动学习生成程序局部的琐碎细节, 从而促进自动化程序生成方法更好地应对实际应用挑战.实验表明, 研究方法是有效的, 跟同类代表性研究方法相比表现出更好的学习性能.
参考文献
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