論文の概要: NExG: Provable and Guided State Space Exploration of Neural Network Control Systems using Sensitivity Approximation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03884v1
• Date: Fri, 8 Jul 2022 13:17:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-11 18:11:55.753982
• Title: NExG: Provable and Guided State Space Exploration of Neural Network Control Systems using Sensitivity Approximation
• Title（参考訳）: NExG: 感度近似を用いたニューラルネットワーク制御系の確率的かつガイド付き状態空間探索
• Authors: Manish Goyal and Miheer Dewaskar and Parasara Sridhar Duggirala
• Abstract要約: ニューラルネットワークフィードバックコントローラを用いた閉ループ制御系の状態空間探索を行う新しい手法を提案する。 本手法は閉ループ力学の軌跡の感度を近似することを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3204178451683264
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a new technique for performing state space exploration of closed loop control systems with neural network feedback controllers. Our approach involves approximating the sensitivity of the trajectories of the closed loop dynamics. Using such an approximator and the system simulator, we present a guided state space exploration method that can generate trajectories visiting the neighborhood of a target state at a specified time. We present a theoretical framework which establishes that our method will produce a sequence of trajectories that will reach a suitable neighborhood of the target state. We provide thorough evaluation of our approach on various systems with neural network feedback controllers of different configurations. We outperform earlier state space exploration techniques and achieve significant improvement in both the quality (explainability) and performance (convergence rate). Finally, we adopt our algorithm for the falsification of a class of temporal logic specification, assess its performance against a state-of-the-art falsification tool, and show its potential in supplementing existing falsification algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークフィードバックコントローラを用いた閉ループ制御系の状態空間探索を行う新しい手法を提案する。 この手法は閉ループダイナミクスの軌道の感度を近似するものである。 このような近似器とシステムシミュレータを用いて、特定の時刻に目標状態の近傍を訪問する軌跡を生成できる誘導状態空間探索法を提案する。 本稿では,提案手法が対象状態の適切な近傍に到達する一連の軌跡を生成するという理論的枠組みを提案する。 我々は,様々な構成のニューラルネットワークフィードバックコントローラを用いて,様々なシステムに対するアプローチを徹底的に評価する。 我々は、以前の状態空間探索技術より優れており、品質(説明可能性)と性能(収束率)の両方において大幅に改善されている。 最後に、時間論理仕様のクラスを改ざんするためにアルゴリズムを適用し、最先端の改ざんツールに対する性能を評価し、既存の改ざんアルゴリズムを補完する可能性を示す。

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