Vi utvecklar en första linje av angrepp för att lösa programmering konkurrens-liknande problem från input-output exempel med hjälp av djupt lärande. Tillvägagångssättet är att träna ett neuralt nätverk för att förutsäga egenskaper hos programmet som genererade resultaten från ingångarna. Vi använder neurala nätverkets förutsägelser för att öka söktekniker från programmeringsspråk gemenskapen, inklusive räknande sökning och en SMT-baserad lösare. Empiriskt visar vi att vårt tillvägagångssätt leder till en magnitudökning över de starka icke-augmenterade baslinjerna och en Återkommande Neural Network-strategi, och att vi kan lösa problem som kan jämföras med de enklaste problemen på tävlingswebbplatser.
Bolog m.fl. REF använder djupt lärande för att öka traditionella induktiva programmeringstekniker.
DeepCoder: Learning to Write Programs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}