WikiDer > Байесовский программный синтез

Bayesian program synthesis

В языки программирования и машинное обучение, Байесовский программный синтез (BPS) это программный синтез метод, при котором байесовские вероятностные программы автоматически создают новые байесовские вероятностные программы.[1] Такой подход отличается от рутинной практики в вероятностное программирование где люди-разработчики вручную пишут новые вероятностные программы.

Основа

Байесовский программный синтез (BPS) описан как структура, связанная с вероятностным программированием и использующая ее. В BPS генерируются вероятностные программы, которые сами по себе являются приоритетными над пространством вероятностных программ. Эта стратегия позволяет автоматически синтезировать новые программы с помощью вероятностного вывода и достигается путем композиции модульных компонентных программ.

Модульность BPS позволяет использовать логический вывод для работы и тестирования небольших вероятностных программ перед интеграцией в более крупную модель.[2]

Эту структуру можно противопоставить семейству автоматизированных программный синтез поля, которые включают программирование на примере и программирование путем демонстрации. Цель в таких областях - найти лучшую программу, удовлетворяющую некоторому ограничению. В традиционном программном синтезе, например, проверка логических ограничений сокращает пространство состояний возможных программ, позволяя более эффективный поиск оптимальной программы. Байесовский программный синтез отличается как в том, что ограничения являются вероятностными, так и в том, что выходные данные сами по себе являются распределением по программам, которые могут быть дополнительно уточнены.

Кроме того, байесовский программный синтез можно противопоставить работе по байесовскому программному обучению, где вероятностные программные компоненты пишутся от руки, предварительно обучаются на данных, а затем вручную собираются для распознавания рукописных символов.[3]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Saad, Feras A .; Кусумано-Таунер, Марко Ф .; Шехтле, Ульрих; Rinard, Martin C .; Мансингка, Викаш К. (январь 2019 г.). «Байесовский синтез вероятностных программ для автоматического моделирования данных». Proc. Программа ACM. Lang. 3 (POPL): 37: 1–37: 32. arXiv:1907.06249. Bibcode:2019arXiv190706249S. Дои:10.1145/3290350. ISSN 2475-1421.
  2. ^ "Говорящие машины: вероятностное программирование, с Беном Вигодой | Робохаб". robohub.org. Получено 2017-03-04.
  3. ^ Lake, Brenden M .; Салахутдинов Руслан; Тененбаум, Джошуа Б. (11 декабря 2015 г.). «Изучение концепций на уровне человека посредством индукции вероятностной программы». Наука. 350 (6266): 1332–1338. Bibcode:2015Научный ... 350.1332L. Дои:10.1126 / science.aab3050. ISSN 0036-8075. PMID 26659050.

внешняя ссылка