WikiEdge:ArXiv速递/2025-05-23：修订间差异
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*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2505.17703v1 | *'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2505.17703v1 | ||
'''中文摘要'''：[[自动程序修复]]旨在从有缺陷的[[程序]]中生成正确[[代码]]，现有方法大多在[[源代码]][[符号]][[标记]]的离散空间中进行正确程序搜索。这种[[符号搜索]]的根本局限在于无法直接推理[[程序行为]]。我们提出基于[[梯度]]的[[程序修复]]（GBPR），该新范式将程序修复重构为[[可微分]][[数值]][[程序空间]]中的[[连续优化]]问题。核心思路是将[[符号程序]]编译为[[可微分]][[数值表示]]，从而直接在[[数值程序空间]]中基于程序行为指导搜索。为评估GBPR，我们构建了[[RaspBugs]][[基准集]]——包含1,466个有缺陷的符号[[RASP程序]]及其对应数值表示。实验表明，GBPR能通过在数值程序空间中进行[[梯度优化]]有效修复符号程序，并呈现可信的[[修复轨迹]]。据我们所知，这是首次将程序修复表述为数值程序空间中的连续优化问题。本研究为程序修复开辟了新方向，连接了两个丰富领域：[[连续优化]]与[[程序行为]]。 | '''中文摘要'''：[[自动程序修复]]旨在从有缺陷的[[程序]]中生成正确[[代码]]，现有方法大多在[[源代码]][[符号]][[标记]]的离散空间中进行正确程序搜索。这种[[符号搜索]]的根本局限在于无法直接推理[[程序行为]]。我们提出基于[[梯度]]的[[程序修复]]（GBPR），该新范式将程序修复重构为[[可微分]][[数值]][[程序空间]]中的[[连续优化]]问题。核心思路是将[[符号程序]]编译为[[可微分]][[数值表示]]，从而直接在[[数值程序空间]]中基于程序行为指导搜索。为评估GBPR，我们构建了[[RaspBugs]][[基准集]]——包含1,466个有缺陷的符号[[RASP程序]]及其对应数值表示。实验表明，GBPR能通过在数值程序空间中进行[[梯度优化]]有效修复符号程序，并呈现可信的[[修复轨迹]]。据我们所知，这是首次将程序修复表述为数值程序空间中的连续优化问题。本研究为程序修复开辟了新方向，连接了两个丰富领域：[[连续优化]]与[[程序行为]]。 | ||
== 摘要 == | |||
* '''原文标题'''：Minimax Rate-Optimal Algorithms for High-Dimensional Stochastic Linear Bandits | |||
* '''中文标题'''：高维随机线性老虎机问题的最小最大率最优算法 | |||
* '''发布日期'''：2025-05-23 02:20:00+00:00 | |||
* '''作者'''：Jingyu Liu, Yanglei Song | |||
* '''分类'''：math.ST, stat.ML, stat.TH | |||
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2505.17400v1 | |||
'''中文摘要'''：摘要：我们研究了具有多个臂的[[随机线性老虎机问题]]，该问题跨越T轮次，其中[[协变量]]维度d可能超过T，但每个臂特定的[[参数向量]]是[[s-稀疏]]的。我们首先分析了单臂设置下的[[序列估计]]问题，重点关注[[累积均方误差]]。研究表明，[[Lasso估计器]]在序列设置中具有可证明的[[次优性]]，表现出对d和T的次优依赖，而[[阈值Lasso估计器]]——通过将[[最小二乘法]]应用于由初始Lasso估计器[[阈值选择]]的[[支持集]]获得——达到了[[极小极大率]]。基于这些见解，我们考虑了完整的[[线性上下文老虎机问题]]，并提出了一种三阶段[[臂选择算法]]，该算法使用阈值Lasso作为主要估计方法。我们推导出阶数为s(log s)(log d + log T)的[[累积遗憾]]上界，并建立了一个匹配的[[下界]]，最多相差一个log s因子，从而将[[极小极大遗憾率]]刻画到s的[[对数项]]。此外，当从遗憾中排除一个短的初始周期时，所提出的算法实现了精确的[[极小极大最优性]]。 | |||
2025年5月26日 (一) 13:19的版本
摘要
- 原文标题：Gradient-Based Program Repair: Fixing Bugs in Continuous Program Spaces
- 中文标题：基于梯度的程序修复：在连续程序空间中修复错误
- 发布日期：2025-05-23 10:12:09+00:00
- 作者：André Silva, Gustav Thorén, Martin Monperrus
- 分类：cs.PL, cs.LG, cs.SE
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2505.17703v1
中文摘要：自动程序修复旨在从有缺陷的程序中生成正确代码，现有方法大多在源代码符号标记的离散空间中进行正确程序搜索。这种符号搜索的根本局限在于无法直接推理程序行为。我们提出基于梯度的程序修复（GBPR），该新范式将程序修复重构为可微分数值程序空间中的连续优化问题。核心思路是将符号程序编译为可微分数值表示，从而直接在数值程序空间中基于程序行为指导搜索。为评估GBPR，我们构建了RaspBugs基准集——包含1,466个有缺陷的符号RASP程序及其对应数值表示。实验表明，GBPR能通过在数值程序空间中进行梯度优化有效修复符号程序，并呈现可信的修复轨迹。据我们所知，这是首次将程序修复表述为数值程序空间中的连续优化问题。本研究为程序修复开辟了新方向，连接了两个丰富领域：连续优化与程序行为。
摘要
- 原文标题：Minimax Rate-Optimal Algorithms for High-Dimensional Stochastic Linear Bandits
- 中文标题：高维随机线性老虎机问题的最小最大率最优算法
- 发布日期：2025-05-23 02:20:00+00:00
- 作者：Jingyu Liu, Yanglei Song
- 分类：math.ST, stat.ML, stat.TH
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2505.17400v1
中文摘要：摘要：我们研究了具有多个臂的随机线性老虎机问题，该问题跨越T轮次，其中协变量维度d可能超过T，但每个臂特定的参数向量是s-稀疏的。我们首先分析了单臂设置下的序列估计问题，重点关注累积均方误差。研究表明，Lasso估计器在序列设置中具有可证明的次优性，表现出对d和T的次优依赖，而阈值Lasso估计器——通过将最小二乘法应用于由初始Lasso估计器阈值选择的支持集获得——达到了极小极大率。基于这些见解，我们考虑了完整的线性上下文老虎机问题，并提出了一种三阶段臂选择算法，该算法使用阈值Lasso作为主要估计方法。我们推导出阶数为s(log s)(log d + log T)的累积遗憾上界，并建立了一个匹配的下界，最多相差一个log s因子，从而将极小极大遗憾率刻画到s的对数项。此外，当从遗憾中排除一个短的初始周期时，所提出的算法实现了精确的极小极大最优性。