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TreeCaps：用于源代码处理的基于树的胶囊网络
提出了一种名为 TreeCaps 的新学习技术，通过将胶囊网络与基于树的卷积神经网络融合在一起，以只基于树的方式获得比现有基于图形的技术更高的学习准确性。TreeCaps 在程序理解任务方面表现优于先前的深度学习模型，无论在准确性还是鲁棒性
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4 years ago
使用可接受的神经启发式学习可微分程序
研究解决学习特定领域语言中表达的可微分函数的问题，通过将神经网络的不同类视为对程序空间的松弛，并在一系列分类任务中实例化遗传算法和分支界限搜索来发现自然解释和有竞争力的程序分类器。
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4 years ago
ICML
使用程序归纳解释转换系统动态
该研究提出了一种可以从观察到的数据中感知先验结构并产生可解释程序的优化过程，适用于系统识别和行为解释。
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7 years ago
通过原理生成进行程序归纳：学习解决和解释代数性文字问题
通过生成答案原理，我们间接监督程序学习，从而解决代数字问题。
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7 years ago
NIPS
自适应神经编译
该论文提出了一种自适应神经编译框架来解决高效节目的学习问题，并展示了如何使用可微表示将程序编译为不同 iable 的表示，并通过考虑输入数据分布来优化这种表示，以实现为给定数据分布学习特定调整算法的目标。
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8 years ago
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