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講演抄録/キーワード
講演名 2023-11-18 15:10
深層学習を用いたプログラムの不具合を推論する精度を向上させるための研究
小川一彦中谷多哉子放送大KBSE2023-50 SC2023-33
抄録 (和) 不具合を起こすプログラムは見た目に特徴を持つ可能性がある.
我々は,プログラムの見た目の画像を用いて教師あり学習した結果のモデルを用いて,プログラムの不具合を推論させた.
このシステムをCNN-BIシステムと呼ぶ.
我々はCNN-BIシステムの精度向上を目指して学習データの作成と学習方法の見直しを行い,推論可能な不具合の種類を検証した. 
(英) Experienced developers seem to be able to identify defects in programs created by beginners at a glance.
We applied supervised learning using images of programs to infer program defects.
This system is called CNN-BI systems.
In this paper, we improved the accuracy of CNN-BI system, and verified the types of defects that can be inferred.
キーワード (和) 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / プログラムの不具合の推論 / / / / /  
(英) deep learning / convolutional nural network / bug inference / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 123, no. 270, KBSE2023-50, pp. 93-98, 2023年11月.
資料番号 KBSE2023-50 
発行日 2023-11-10 (KBSE, SC) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード KBSE2023-50 SC2023-33

研究会情報
研究会 KBSE SC  
開催期間 2023-11-17 - 2023-11-18 
開催地(和) 仙都会館 
開催地(英) Sento Kaikan 
テーマ(和) 一般 
テーマ(英) General 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 KBSE 
会議コード 2023-11-KBSE-SC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 深層学習を用いたプログラムの不具合を推論する精度を向上させるための研究 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Research to improve the accuracy of inferring program defects using deep learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 深層学習 / deep learning  
キーワード(2)(和/英) 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional nural network  
キーワード(3)(和/英) プログラムの不具合の推論 / bug inference  
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キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 小川 一彦 / Kazuhiko Ogawa / オガワ カズヒコ
第1著者 所属(和/英) 放送大学大学院 (略称: 放送大)
The Open University of Japan (略称: OUJ)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 中谷 多哉子 / Takako Nakatani / ナカタニ タカコ
第2著者 所属(和/英) 放送大学大学院 (略称: 放送大)
The Open University of Japan (略称: OUJ)
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講演者 第1著者 
発表日時 2023-11-18 15:10:00 
発表時間 40分 
申込先研究会 KBSE 
資料番号 KBSE2023-50, SC2023-33 
巻番号(vol) vol.123 
号番号(no) no.270(KBSE), no.271(SC) 
ページ範囲 pp.93-98 
ページ数
発行日 2023-11-10 (KBSE, SC) 


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