論文の概要: Safety Verification of Neural Network Control Systems Using Guaranteed Neural Network Model Reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07531v1
• Date: Tue, 17 Jan 2023 03:25:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-19 15:51:58.071254
• Title: Safety Verification of Neural Network Control Systems Using Guaranteed Neural Network Model Reduction
• Title（参考訳）: 保証ニューラルネットワークモデルを用いたニューラルネットワーク制御系の安全性検証
• Authors: Weiming Xiang and Zhongzhu Shao
• Abstract要約: モデル縮小精度の概念は、ニューラルネットワークの出力と縮小サイズバージョンの間の保証された距離を記述するために提案される。 モデル削減精度を正確に計算するために,到達可能性に基づくアルゴリズムを提案する。 元のシステムの到達可能な集合を計算するアルゴリズムが開発され、より計算効率のよい安全性検証プロセスをサポートすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0839245814393728
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper aims to enhance the computational efficiency of safety verification of neural network control systems by developing a guaranteed neural network model reduction method. First, a concept of model reduction precision is proposed to describe the guaranteed distance between the outputs of a neural network and its reduced-size version. A reachability-based algorithm is proposed to accurately compute the model reduction precision. Then, by substituting a reduced-size neural network controller into the closed-loop system, an algorithm to compute the reachable set of the original system is developed, which is able to support much more computationally efficient safety verification processes. Finally, the developed methods are applied to a case study of the Adaptive Cruise Control system with a neural network controller, which is shown to significantly reduce the computational time of safety verification and thus validate the effectiveness of the method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークモデル削減手法の開発により,ニューラルネットワーク制御システムの安全性検証の計算効率を向上させることを目的とする。 まず、ニューラルネットワークの出力と縮小サイズバージョンの間の保証された距離を記述するために、モデル縮小精度の概念を提案する。 モデルの精度を精度良く計算するために,到達性に基づくアルゴリズムを提案する。 次に、小型ニューラルネットワークコントローラをクローズドループシステムに置換することにより、元のシステムの到達可能な集合を計算するアルゴリズムを開発し、より計算効率のよい安全性検証プロセスを支援する。 最後に、ニューラルネットワークコントローラを用いた適応クルーズ制御システムのケーススタディに適用し、安全性検証の計算時間を著しく短縮し、本手法の有効性を検証した。

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