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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Toward Neural-Network-Guided Program Synthesis and Verification

verfasst von : Naoki Kobayashi, Taro Sekiyama, Issei Sato, Hiroshi Unno

Erschienen in: Static Analysis

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Das Kapitel "Toward Neural-Network-Guided Program Synthesis and Verification" geht der Anwendung maschineller Lerntechniken zur Programmierung von Synthese und Verifikation nach. Es führt einen einzigartigen Ansatz ein, der neuronale Netzwerke als graue Kästchen behandelt und die Extraktion logischer Formeln aus ausgebildeten neuronalen Netzwerken ermöglicht. Die Methode wird durch verschiedene Experimente validiert, einschließlich der Synthese logischer Formeln aus positiven und negativen Beispielen und der Anwendung auf die Programmverifikation durch die Lösung von CHC. Das Kapitel diskutiert auch verwandte Arbeiten und potenzielle zukünftige Erweiterungen und hebt das vielversprechende Potenzial neuronaler netzwerkgestützter Synthese im Bereich der Programmverifikation und -synthese hervor.
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Literatur
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Metadaten
Titel
Toward Neural-Network-Guided Program Synthesis and Verification
verfasst von
Naoki Kobayashi
Taro Sekiyama
Issei Sato
Hiroshi Unno
Copyright-Jahr
2021
Buch
Static Analysis

Print ISBN: 978-3-030-88805-3

Electronic ISBN: 978-3-030-88806-0

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-88806-0_12

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