We describe the categorical semantics for a simply typed variant and a simplified dependently typed variant of Cocon, a contextual modal type theory where the box modality mediates between the weak function space that is used to represent higher-order abstract syntax (HOAS) trees and the strong function space that describes (recursive) computations about them. What makes Cocon different from standard type theories is the presence of first-class contexts and contextual objects to describe syntax trees that are closed with respect to a given context of assumptions. Following M. Hofmann's work, we use a presheaf model to characterise HOAS trees. Surprisingly, this model already provides the necessary structure to also model Cocon. In particular, we can capture the contextual objects of Cocon using a comonad $\flat$ that restricts presheaves to their closed elements. This gives a simple semantic characterisation of the invariants of contextual types (e.g. substitution invariance) and identifies Cocon as a type-theoretic syntax of presheaf models. We further extend this characterisation to dependent types using categories with families and show that we can model a fragment of Cocon without recursor in the Fitch-style dependent modal type theory presented by Birkedal et. al..


翻译:我们描述简单打印变体的绝对语义和简化自定义变体Cocon(Cocon)的简化自定义变体的简化自定义变体,这是一种背景模式理论,其中框式模式在用来代表更高阶抽象语法(HOAS)树的弱功能空间与用来描述这些变体的强功能空间(recursive)之间进行介质。我们描述 Cocon 与标准类型理论不同的是一等背景和背景对象的存在,以描述在特定假设背景下封闭的同系物树。在M.Hofmann的工作完成后,我们使用前希法模式的预语法模型来描述HOAS树的特征。令人惊讶的是,这种模式已经为也提供了模型Cocon(HOAS)树和描述(recocon)的强功能空间之间的必要结构。特别是,我们可以使用将前希亚值限制其封闭元素元素的comonad $\ freadital 来捕捉摸Cocon(例如,变异性替代) 确定Cocon 和前变体模式的型合成合成合成合成合成合成。我们将这种特性进一步扩展的特性扩展到了Biraldaldal 的分类。

0
下载
关闭预览

相关内容

《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
64+阅读 · 2021年6月18日
Arxiv
23+阅读 · 2018年10月1日
VIP会员
相关资讯
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员