ベイジアンプログラム合成

プログラミング言語と機械学習において、ベイズプログラム合成（BPS）は、ベイズ確率プログラムが新しいベイズ確率プログラムを自動的に構築するプログラム合成技術です。 ^{[1]このアプローチは、人間の開発者が新しい確率プログラムを手動で記述する}確率プログラミングの日常的な実践とは対照的です。

ベイジアン プログラム合成 (BPS) は、確率的プログラミングに関連し、それを利用するフレームワークとして説明されています。BPS では、確率的プログラムの空間に対する事前確率である確率的プログラムが生成されます。この戦略により、確率的推論による新しいプログラムの自動合成が可能になり、モジュール コンポーネント プログラムの構成によって実現されます。

BPSのモジュール性により、より大きなモデルに統合する前に、より小さな確率プログラムで推論を実行し、テストすることが可能になります。^[2]

このフレームワークは、例によるプログラミングやデモンストレーションによるプログラミングを含む自動プログラム合成の分野群と対照的です。これらの分野の目標は、何らかの制約を満たす最適なプログラムを見つけることです。たとえば、従来のプログラム合成では、論理制約の検証によって可能なプログラムの状態空間が縮小され、最適なプログラムを見つけるためのより効率的な検索が可能になります。ベイズプログラム合成は、制約が確率的であることと、出力自体がさらに改良できるプログラムの分布であるという点で異なります。

さらに、ベイズプログラム合成は、確率的プログラムコンポーネントを手書きし、データで事前トレーニングし、手書き文字を認識するために手作業で組み立てるベイズプログラム学習の研究とは対照的です。^[3]

• 確率的プログラミング言語

• デビッド・ギャリティによる BPS に関する解説: 人工知能は 2017 年に大幅な進歩を遂げる