DeepCoder追実装記録 (1)
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DeepCoder概略
[(Input, Output)] => Map[関数, 出現確率]の関数をディープラーニングで学習し，それを利用してプログラム空間を探索・プログラム合成をする．
詳しくは論文．
追実装について
レポジトリ: ここ
データセットの生成
深さ優先探索でプログラムを列挙しながら，適当に入出力の組を生成する．同じ挙動をするプログラムを排除する部分の処理が重く，時間がかかっている．
高速化の手段としては，
- 並列化（入力の型が違えば独立に扱えるので）
- 削除する部分が遅いようなので，その処理の見直し
あたりが思いついている．恐らく1は重要だと思う．
学習
恐らく過学習してしまっている．原因は不明だけど，データセットの生成の仕方が偏っている気がしないでもない． とりあえずデータセットの生成を高速化して，ちゃんとデータセット作ってもう一度やり直す．