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IMPROVING THE UNIVERSALITY AND LEARNABILITYOF NEURAL PROGRAMMER-INTERPRETERS WITHCOMBINATOR ABSTRACTION

摘要：为了克服神经编程器-解释器（NPI）在通用性和可学习性方面的局限，本文提出在神经编程中引入组合子抽象（combinator abstraction）方法，并为此提出了 NPI 的一种新架构——组合神经编程器-解释器（CNPI）。有了组合子抽象，CNPI 的核心控制器需要解释的程序显著减少且程序复杂度显著降低，同时在核心控制器与其他组件的协同作用下，CNPI 仍然可以表示和解释任意复杂度的程序。本文提出用四个组合子来表征最常见的四种编程模式。由于组合子数量有限，形式简单，并且减少了核心控制器的解释工作量，我们可以构造出一个 CNPI，使之适用于所有可「组合子化」（即可用组合子描述）的程序，这样足以解决大多数算法任务。此外，通过恰当地设计课程，可能直接用策略梯度增强学习来训练 CNPI，无需提供程序执行轨迹。

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