論文の概要: Automated Reachability Analysis of Neural Network-Controlled Systems via Adaptive Polytopes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07553v3
• Date: Mon, 15 May 2023 20:08:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 19:17:10.291786
• Title: Automated Reachability Analysis of Neural Network-Controlled Systems via Adaptive Polytopes
• Title（参考訳）: 適応型ポリトープによるニューラルネットワーク制御システムの到達可能性自動解析
• Authors: Taha Entesari, Mahyar Fazlyab
• Abstract要約: 適応テンプレートポリトープを用いたニューラルネットワーク動的システムの到達可能な集合を過度に近似する新しい手法を開発した。 本稿では,ニューラルネットワークコントローラによって駆動される線形システムの到達可能性解析における提案手法の有用性について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.66512000865131
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over-approximating the reachable sets of dynamical systems is a fundamental problem in safety verification and robust control synthesis. The representation of these sets is a key factor that affects the computational complexity and the approximation error. In this paper, we develop a new approach for over-approximating the reachable sets of neural network dynamical systems using adaptive template polytopes. We use the singular value decomposition of linear layers along with the shape of the activation functions to adapt the geometry of the polytopes at each time step to the geometry of the true reachable sets. We then propose a branch-and-bound method to compute accurate over-approximations of the reachable sets by the inferred templates. We illustrate the utility of the proposed approach in the reachability analysis of linear systems driven by neural network controllers.
• Abstract（参考訳）: 到達可能な力学系の集合を過度に近似することは、安全性検証と堅牢な制御合成における根本的な問題である。 これらの集合の表現は計算複雑性と近似誤差に影響を与える重要な要素である。 本稿では,適応テンプレートポリトープを用いたニューラルネットワーク力学系の到達可能な集合を近似する新しい手法を提案する。 線形層の特異値分解と活性化関数の形状を用いて、各段階におけるポリトープの幾何学を真の到達可能な集合の幾何学に適応させる。 次に、推定テンプレートによる到達可能な集合の正確なオーバー近似を計算するためのブランチ・アンド・バウンド法を提案する。 本稿では,ニューラルネットワーク制御による線形システムの到達可能性解析における提案手法の有用性について述べる。

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