【摘 要】
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人类迈入信息时代最大的便利来自互联网,人们通过互联网探索本领域内专业信息化需要较长时间的实践和总结,优先使用较为成熟的互联网技术进行探索,是多数公司信息化过程中的第一步。随着市场需求量的增加,传统软件开发方式、技术水平落后问题日益凸显,存在开发周期长、工作重复性大、系统维护困难等常见问题。而代码自动生成技术能帮助开发者完成项目开发,降低编写代码难度与复杂性,研发时间也随之缩减,如今已推出多种自动生
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人类迈入信息时代最大的便利来自互联网,人们通过互联网探索本领域内专业信息化需要较长时间的实践和总结,优先使用较为成熟的互联网技术进行探索,是多数公司信息化过程中的第一步。随着市场需求量的增加,传统软件开发方式、技术水平落后问题日益凸显,存在开发周期长、工作重复性大、系统维护困难等常见问题。而代码自动生成技术能帮助开发者完成项目开发,降低编写代码难度与复杂性,研发时间也随之缩减,如今已推出多种自动生成代码方式。因此本文选用Pix2code软件设计代码框架,以训练方式转换原始图像为代码,通过训练初步实现图片到代码的转换,再构建语言模型与神经网络的视觉模型,运用长短期记忆网络解码层结合上述算法特征自动生成相应代码。其次最大限度的挖掘与使用编码器、解码器、Transformer等结构优势,以此优化模型自身结构,经过优化后能快速提升模型训练速度;最后基于深度强化学习生成恶意代码生成对抗样本,保证了代码生成的精确度。具体的工作内容如下:1.为了提高模型训练速度,减少过拟合,提出新的视觉模型替代方案。Res Net残差网络可以使信息在各层间的有效传播的同时,提升网络性能。本文使用Res Net残差网络模型代替原有VGGNet模型,解决了VGGNet中因层数过多导致的退化问题,减少了模型训练时长,进一步提高了网络精度。2.提出新的语言模型和解码层替代方案,提高模型整体识别准确率。传统的LSTM时间序列预测忽略了上下文信息,仅通过训练推测来下一个单词是不够的。本文提出运用双向长短期记忆网络（Bi-directional LSTM）替换原模型中的长短期记忆循环网络（LSTM）,使输出层中每一个节点都可以完整获取前后节点中的信息,模型泛化能力、稳定性均得到显著提升。3.基于Transformer模型结构,提出新的代码生成模型。有效利用多头注意力机制的优点,在解码层并行化推理运算,引入位置嵌入模块,对位置信息进行标识,使用残差和归一化层,可以起到缓解梯度消失或爆炸的效果,修改前馈神经网络层,起到进一步加速训练的作用。4.在代码生成模型的推导测试的中使用了集束搜索技术,有效的提升了代码生成的质量。5.提出一个基于强化学习的Web端恶意代码生成对抗样本模型DWN-CNN,解决了对抗样本生成效率低且难以保留原有功能的问题。
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