WikiEdge:ArXiv-2408.12212/methods

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這篇論文介紹了一種新穎的程序合成方法，該方法將複雜的功能任務分解為更簡單的關係合成子任務。以下是這部分的主要內容：

1. 程序合成的目標：
   • 程序合成的目標是自動從一組輸入輸出示例中生成計算機程序。
2. 傳統方法：
   • 傳統方法通過搜索一系列函數或動作來將輸入映射到輸出。
3. 關係分解方法：
   • 作者提出的關鍵貢獻是將複雜的功能合成任務分解為更簡單的關係合成子任務。通過將每個訓練輸入輸出示例分解為一組事實，並嘗試學習它們之間的關係。
4. 關係表示：
   • 通過將輸入和輸出列表分解為事實的形式，例如輸入列表分解為 in(I,V) 形式的事實，輸出列表分解為 out(I,V) 形式的事實，其中每個事實表示輸出值在索引 I 處是 V。
5. 歸納邏輯編程（ILP）：
   • 使用現成的歸納邏輯編程系統來展示這種方法的有效性。ILP的目標是找到能夠根據背景知識和示例泛化的程序。
6. 實驗評估：
   • 通過在三個具有挑戰性的數據集上使用現成的ILP系統來評估所提出方法的有效性，包括圖像推理和列表函數任務。
7. 結果：
   • 實驗結果表明，關係表示可以勝過功能表示，並且使用關係編碼的現成ILP系統可以勝過特定領域的解決方案。