Нейросетевые методы синтеза программ

ФИО студента: Ракитин Денис Романович

Руководитель: Струминский Кирилл Алексеевич

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Прикладная математика и информатика (Бакалавриат)

Оценка: 10

Год защиты: 2020

Автоматическое построение алгоритма по набору входных и выходных примеров его работы считается одной из способностей, отличающих искусственный интеллект. Нейронный синтез - подход к решению такой задачи, позволяющий перейти от реализации умных алгоритмов и эвристик для поиска программ к использованию методов машинного обучения. Одна из главных проблем, возникающих при использовании привычных методов обучения с учителем - необходимость предоставить большой набор программ и примеров их работы в качестве обучающих данных. Основная цель данной работы - провести сравнение методов обучения нейронных сетей, использующих для этого синтетически сгенерированные программы, с подходами, применение которых не требует разметки.

Текст работы (работа добавлена 21 мая 2020 г.)

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ