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J-GLOBAL ID：202002277882673295   整理番号：20A1863348

確率的プログラミングシステムの試験【JST・京大機械翻訳】

Testing probabilistic programming systems

著者 (4件)： Dutta Saikat (University of Illinois at Urbana-Champaign, USA) ,  Legunsen Owolabi (University of Illinois at Urbana-Champaign, USA) ,  Huang Zixin (University of Illinois at Urbana-Champaign, USA) ,  Misailovic Sasa (University of Illinois at Urbana-Champaign, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ESEC/FSE 2018  ページ： 574-586  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 確率的プログラミングシステム(PPシステム)は,開発者が確率現象をモデル化して,モデルに関する効率的推論を実行することができる。確率的プログラミングシステムの数と採用は著しく成長している。しかし,これらのシステムにおけるバグの事前研究はなく,PPシステムを系統的に試験するための方法論はない。しかし,PPシステムのテストは,特に近似推論を行う場合,非常に自明でない。本論文では,PPシステムをテストするための拡張可能なシステムである3つのオープンソースPPシステム-Edward,ProおよびStan-and Pro-pose ProbFuzzにおける118の以前に報告されたバグを特徴づけた。Prob-Fuzzは,確率モデルのテンプレートを指定する開発者を可能にし,そこから,コンクリート確率的プログラムと試験のためのデータを生成する。ProbFuzzは,各PPシステムのAPIを使用するこれらの具体的プログラムを生成するために,言語特異的トランスレータを使用する。ProbFuzzは,いくつかのオラクルに対して生成されたプログラムを走る事から,出力をチェックすることによって潜在的バグを見つける。ProbFuzzを用いて,これらのPPシステムの最近のバージョンにおいて67の以前に未知のバグを発見した。Developersは,3つのPPシステム,およびそれらの根底にあるシステム,PyTorchおよびTensorFlowを提出する51のバグ固定を既に受け入れた。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 確率的計画法 ,  言語 ,  コンクリート ,  ソフトウェア ,  *ソフトウェア障害 ,  確率モデル
準シソーラス用語： 近似推論 ,  オラクル ,  オープンソース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： 確率的プログラミング言語 ,  ソフトウェア試験

分類 (2件)： 産業経済  (KA02000Y) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (2件)： 確率的プログラミング ,  試験