WikiEdge:ArXiv速递/2025-05-23

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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