Machine learning : techniques and foundations

The field of machine learning studies computational methods for acquiring new knowledge, new skills, and new ways to organize existing knowledge. In this paper we present some of the basic techniques and principles that underlie AI research on learning, including methods for learning from examples, learning in problem solving, learning by analogy, grammar acquisition, and machine discovery. In each case, we illustrate the techniques with paradigmatic examples

Information flow analysis for a dynamically typed language with staged metaprogramming

Web applications written in JavaScript are regularly used for dealing with sensitive or personal data. Consequently, reasoning about their security properties has become an important problem, which is made very difficult by the highly dynamic nature of the language, particularly its support for runtime code generation via eval. In order to deal with this, we propose to investigate security analyses for languages with more principled forms of dynamic code generation. To this end, we present a static information flow analysis for a dynamically typed functional language with prototype-based inheritance and staged metaprogramming. We prove its soundness, implement it and test it on various examples designed to show its relevance to proving security properties, such as noninterference, in JavaScript. To demonstrate the applicability of the analysis, we also present a general method for transforming a program using eval into one using staged metaprogramming. To our knowledge, this is the first fully static information flow analysis for a language with staged metaprogramming, and the first formal soundness proof of a CFA-based information flow analysis for a functional programming language

12th International Workshop on Termination (WST 2012) : WST 2012, February 19–23, 2012, Obergurgl, Austria / ed. by Georg Moser

This volume contains the proceedings of the 12th International Workshop on Termination (WST 2012), to be held February 19–23, 2012 in Obergurgl, Austria. The goal of the Workshop on Termination is to be a venue for presentation and discussion of all topics in and around termination. In this way, the workshop tries to bridge the gaps between different communities interested and active in research in and around termination. The 12th International Workshop on Termination in Obergurgl continues the successful workshops held in St. Andrews (1993), La Bresse (1995), Ede (1997), Dagstuhl (1999), Utrecht (2001), Valencia (2003), Aachen (2004), Seattle (2006), Paris (2007), Leipzig (2009), and Edinburgh (2010). The 12th International Workshop on Termination did welcome contributions on all aspects of termination and complexity analysis. Contributions from the imperative, constraint, functional, and logic programming communities, and papers investigating applications of complexity or termination (for example in program transformation or theorem proving) were particularly welcome. We did receive 18 submissions which all were accepted. Each paper was assigned two reviewers. In addition to these 18 contributed talks, WST 2012, hosts three invited talks by Alexander Krauss, Martin Hofmann, and Fausto Spoto

Domain-specific Language for Data-driven Design Time Analyses and Result Mappings for Logic Programs

In der vernetzten Welt von Heute ist der Austausch von Daten für viele Anwendungen unerlässlich. Mit der zunehmenden Vernetzung und dem wachsenden Datenaufkommen wird die Gewährleistung von Sicherheit, Datenschutz und die Einhaltung rechtlicher Vorgaben immer wichtiger. Um diesen Anforderungen frühzeitig gerecht zu werden, können Datenflussanalysen zur Entwurfszeit eingesetzt werden. Durch explizite Modellierung der Daten und ihrer Eigenschaften kann das Architekturmodell automatisch gegen Datenflussbeschränkungen getestet werden. Diese Verifikationsansätze transformieren die modellierte Architektur in ihnen zugrunde liegende Formalismen wie z.B. logische Programme. Um die Aussagekraft der Beschränkungen zu erhöhen, müssen diese oft ebenfalls unter Nutzung des Formalismus ausgedrückt werden. Dies erfordert von den Architekten Kenntnisse über den Formalismus, die transformierte Architektur und die Verifikationsumgebung. Unser Ziel ist es, die Lücke zwischen der architektonischen Domäne und dem zugrundeliegenden Formalismus zu schließen, die bei der Formulierung von Datenflussbeschränkungen auftritt. Wir schlagen eine domänenspezifische Sprache (DSL) vor, die es Architekten ermöglicht, Einschränkungen bereits während der Definition der Architektur festzulegen. Durch die Verwendung der selben Terminologie, die auch zur Modellierung der Architektur eingesetzt wird, können individualisierte Beschränkungen ohne Kenntnisse des Überprüfungsprozesses formuliert werden. Zusätzlich stellen wir eine Abbildung der in unserer DSL formulierten Einschränkungen von der Architekturdomäne in den Formalismus vor. Analyseergebnisse werden in die Architekturdomäne zurück abgebildet, um deren Interpretation zu erleichtern. Die DSL basiert auf der Sammlung und Generalisierung bestehender Einschränkungen aus realen Fallstudien. Wir bewerten die Aussagekraft, Nutzbarkeit und Kompaktheit der DSL für Datenflussbeschränkungen unterschiedlicher Größe. Ungefähr 75% der untersuchten Beschränkungen können mit der ersten Version unserer DSL ausgedrückt werden, wobei bis zu 10-mal weniger Quelltext benötigt wird. Neben den Grundlagen der Datenflussmodellierung und Wissen über die Modellierungsumgebung sind keine weiteren Kenntnisse über den Transformations- oder Verifikationsmechanismus erforderlich. Zusätzlich untersuchen wir die Äquivalenz der Analyseergebnisse von Beschränkungen, die in unserer DSL formuliert wurden mit Beschränkungen, welche direkt unter Nutzung des Formalismus ausgedrückt wurden. In unseren Tests erreichen Beschränkungen, welche mit Hilfe unserer DSL formuliert wurden, eine 100%ige Ausbeute bei einer Präzision von 90%

Learning to Infer Graphics Programs from Hand-Drawn Images

We introduce a model that learns to convert simple hand drawings into graphics programs written in a subset of \LaTeX. The model combines techniques from deep learning and program synthesis. We learn a convolutional neural network that proposes plausible drawing primitives that explain an image. These drawing primitives are like a trace of the set of primitive commands issued by a graphics program. We learn a model that uses program synthesis techniques to recover a graphics program from that trace. These programs have constructs like variable bindings, iterative loops, or simple kinds of conditionals. With a graphics program in hand, we can correct errors made by the deep network, measure similarity between drawings by use of similar high-level geometric structures, and extrapolate drawings. Taken together these results are a step towards agents that induce useful, human-readable programs from perceptual input

Finite Countermodel Based Verification for Program Transformation (A Case Study)

Both automatic program verification and program transformation are based on program analysis. In the past decade a number of approaches using various automatic general-purpose program transformation techniques (partial deduction, specialization, supercompilation) for verification of unreachability properties of computing systems were introduced and demonstrated. On the other hand, the semantics based unfold-fold program transformation methods pose themselves diverse kinds of reachability tasks and try to solve them, aiming at improving the semantics tree of the program being transformed. That means some general-purpose verification methods may be used for strengthening program transformation techniques. This paper considers the question how finite countermodels for safety verification method might be used in Turchin's supercompilation method. We extract a number of supercompilation sub-algorithms trying to solve reachability problems and demonstrate use of an external countermodel finder for solving some of the problems.Comment: In Proceedings VPT 2015, arXiv:1512.0221