I/O guided detection of list catamorphisms: towards problem specific use of program templates in IP
I/O guided detection of list catamorphisms: towards problem specific use of program templates in IP
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I/O 引导的列表变形检测：针对 IP 中程序模板的特定问题使用
DOI：
10.1145/1706356.1706375
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发表时间：
2010
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
E. Kitzelmann
中科院分区：
文献类型：
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作者：
M. Hofmann;E. Kitzelmann
归纳编程（IP），通常被定义为在候选程序空间中的搜索，是一个固有的指数复杂性问题。为了限制搜索空间，程序模板曾经是首选之一。在以前的方法，以纳入计划方案，要么（通常非常）知情的专家用户必须提前提供一个模板，或模板使用简单的怀疑，无论他们是否是目标瞄准或不。我们提出了一种将模板与数据拟合的方法，而不是将数据与模板拟合。我们建议利用高阶函数的通用属性来检测输入/输出示例中某个模板的适当性。我们使用这种技术来介绍我们的IP系统Igor 2列表上的蜕变。
Inductive programming (IP), usually defined as a search in a space of candidate programs, is an inherent exponentially complex problem. To constrain the search space, program templates have ever been one of the first choices. In previous approaches to incorporate program schemes, either an (often very well) informed expert user has to provide a template in advance, or templates are used simply on suspicion, regardless whether they are target-aiming or not. Instead of rather fit the data to the template, we present an approach to fit a template to the data. We propose to utilise universal properties of higher-order functions to detect the appropriateness of a certain template in the input/output examples. We use this technique to introduce catamorphisms on lists in our IP system Igor2.