从合成的输入输出对中学习程序行为模型
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。模型生成器（Modelizer）是一个基于黑盒程序使用神经机器翻译从其输入 / 输出行为学习模型的新颖框架，所得到的模型可以对给定输入预测程序应该生成的输出，同时还可以预测导致给定输出的输入。模型生成器能够以程序行为的某个特定方面为目标进行预测，并需要执行程序的能力。生成的模型规模小，对于 Markdown 或 HTML 等语言而言只需要不到 630 万个参数，且具有较高准确率和 BLEU...
模型生成器（Modelizer）是一个使用神经机器翻译学习模型的框架，可以预测程序的输出和导致给定输出的输入。模型规模小，准确率高，可用于嘲笑真实世界应用程序以及预测和合成特定行为。
