| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Analiza vektorizirane izvorne kode s strojnim učenjem
Avtorji:ID Miloševič, Aleksej (Avtor)
ID Karakatič, Sašo (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Milosevic_Aleksej_2020.pdf (3,93 MB)
MD5: A6D2DA75FBD1F4F594845243E3C1C999
PID: 20.500.12556/dkum/cca91316-afa6-4f3d-afb6-eaa905619d78
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Statična analiza izvorne kode je pomemben del razvoja programske opreme, ki pa ima nekaj pomembnih pomanjkljivosti, ker z metrik programske kode ne moremo sklepati o semantični pravilnosti. Kot potencialno rešitev smo v magistrskem delu raziskali nevronsko mrežo Code2Vec. V teoretičnem delu smo obravnavali osnovne koncepte umetnih nevronskih mrež, tehnike redukcij dimenzionalnosti vektorjev in delovanje Code2Vec. V praktičnem delu smo izvedli eksperiment vizualizacije, klasifikacije in gručenja nad podatkovno množico, ki jo sestavljajo tako visoko-dimenzionalni vektorji kot tudi splošne značilnosti programske kode metod šestih odprtokodnih projektov. Glede na rezultate sklepamo, da so vektorji Code2Vec koristni za izvedbo statične analize kode.
Ključne besede:umetne nevronske mreže, vektorizacija, Code2Vec, izvorna koda, strojno učenje
Kraj izida:Maribor
Založnik:[A. Miloševič]
Leto izida:2020
PID:20.500.12556/DKUM-75574 Novo okno
UDK:004.8:004.415.3(043.2)
COBISS.SI-ID:23085334 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:AQKX6WSZ
Datum objave v DKUM:27.01.2020
Število ogledov:1647
Število prenosov:340
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:10.12.2019

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Analysis of vectorized source code with machine learning
Opis:Static software analysis as an integral part of software development has important flaws because it is impossible to discern the semantic structure and correctness of software from metrics alone. In this work, we have researched the neural network Code2Vec as a potential solution to this problem. In the theoretical segment, we have described the basics of neural networks, dimensionality reduction techniques and the inner workings of Code2Vec. In the practical segment, we have conducted a visualization, classification and clustering experiment using a dataset comprised of standard features as well as Code2Vec code embeddings of Java methods. We can conclude from the results of the experiment that Code2Vec embeddings are an appropriate tool for static code analysis.
Ključne besede:artificial neural networks, code embedding, Code2Vec, source code, machine learning


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici