神经示例编程

示例编程（Programming by Example, PBE）旨在从输入输出样本中自动推断出用于完成特定任务的计算机程序。在本文中，我们提出了一种基于深度神经网络（DNN）的 PBE 模型，称为神经示例编程（Neural Programming by Example, NPBE），该模型能够从输入输出字符串中学习，并归纳出解决字符串操作问题的程序。我们的 NPBE 模型包含四个基于神经网络的组件：一个字符串编码器、一个输入输出分析器、一个程序生成器和一个符号选择器。我们通过端到端地训练 NPBE 来解决电子表格系统中的一些常见字符串操作问题，以此验证其有效性。结果表明，我们的模型能够有效地归纳出字符串操作程序。我们的工作是向教授 DNN 生成计算机程序迈出的一步。