Aprendizaje automático dependiente

Dependent ML ( DML ) es un lenguaje de programación funcional , experimental, multiparadigma , de propósito general y de alto nivel , propuesto por Hongwei Xi ( Xi 2007 ) y Frank Pfenning . Es un dialecto del lenguaje de programación ML . Dependent ML extiende ML mediante una noción restringida de tipos dependientes : los tipos pueden depender de índices estáticos de tipo ( números naturales ). Dependent ML emplea un demostrador de teoremas de restricciones para determinar una teoría ecuacional sólida sobre las expresiones de índice.Nat

Los tipos de DML no dependen de los valores en tiempo de ejecución; aún existe una distinción de fase entre la compilación y la ejecución del programa. ^{[ 1 ]} Al restringir la generalidad de los tipos totalmente dependientes, la verificación de tipos sigue siendo decidible , pero la inferencia de tipos se vuelve indecidible.

Dependent ML ha sido reemplazado por ATS y ya no se encuentra en desarrollo activo.

• Xi, Hongwei (marzo de 2007). "Dependent ML: An Approach to Practical Programming with Dependent Types" . Journal of Functional Programming . 17 (2): 215–286 . doi : 10.1017/S0956796806006216 . S2CID 45996427 . 
• David Aspinall y Martin Hofmann (2005). "Tipos dependientes". En Pierce, Benjamin C. (ed.) Temas avanzados en tipos y lenguajes de programación . MIT Press.

• Sitio web oficial , Hongwei Xi, diseñador y mantenedor de ATS.
• La página principal de DML archivada el 13 de diciembre de 2009 en la Wayback Machine.