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Abstraction Refinement via Inductive Learning

机译:通过归纳学习进行抽象提炼

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摘要

This paper concerns how to automatically create abstractions for program analysis. We show that inductive learning, the goal of which is to identify general rules from a set of observed instances, provides new leverage on the problem. An advantage of an approach based on inductive learning is that it does not require the use of a theorem prover.
机译:本文涉及如何自动创建抽象以进行程序分析。我们表明归纳学习的目的是从一组观察到的实例中识别一般规则,从而为问题提供了新的杠杆作用。基于归纳学习的方法的优点在于它不需要使用定理证明器。

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