PMAN - Paper management system: 中井舞人, 深層学習を用いた自動プログラミング手法の評価, 2019年11月.
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| 中井舞人, "深層学習を用いた自動プログラミング手法の評価," 第17回情報学ワークショップ, 2019年11月. | |
| ID | 231 |
| 分類 | 研究会・全国大会等 |
| タグ | |
| 表題 (title) |
深層学習を用いた自動プログラミング手法の評価 |
| 表題 (英文) |
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| 著者名 (author) |
中井舞人 |
| 英文著者名 (author) |
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| 編者名 (editor) |
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| 編者名 (英文) |
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| キー (key) |
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| 書籍・会議録表題 (booktitle) |
第17回情報学ワークショップ |
| 書籍・会議録表題(英文) |
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| 巻数 (volume) |
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| 号数 (number) |
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| ページ範囲 (pages) |
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| 組織名 (organization) |
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| 出版元 (publisher) |
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| 出版元 (英文) |
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| 出版社住所 (address) |
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| 刊行月 (month) |
11 |
| 出版年 (year) |
2019 |
| 採択率 (acceptance) |
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| URL |
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| 付加情報 (note) |
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| 注釈 (annote) |
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| 内容梗概 (abstract) |
現在,自動プログラミングの手法は様々なものがある.いずれの手法も,生成されるプログラムが人間に理解できないなど,何らかの問題点がある.深層学習を利用した Matej Balog らのDeepCoder は,使用可能な関数の数に制限があり,かつ数行程度の規模であるが,人間が理解できるプログラムの自動生成ができる.本研究では, DeepCoder の妥当性について,既存のプログラム合成技術との比較による追試を行う.使用可能な関数の数や行数,学習に使うデータセットの大きさなど, DeepCoder の論文で述べられている条件を変更し,プログラムの自動生成にかかる実行時間の変化を調査した. |
| 論文電子ファイル | 利用できません． |
| BiBTeXエントリ |
@inproceedings{id231,
title = {深層学習を用いた自動プログラミング手法の評価},
author = {中井舞人},
booktitle = {第17回情報学ワークショップ},
month = {11},
year = {2019},
}
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