論文の概要: RobustNeuralNetworks.jl: a Package for Machine Learning and Data-Driven
Control with Certified Robustness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12612v1
- Date: Thu, 22 Jun 2023 00:23:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-23 15:55:26.864803
- Title: RobustNeuralNetworks.jl: a Package for Machine Learning and Data-Driven
Control with Certified Robustness
- Title（参考訳）: robustneuralnetworks.jl: 認定ロバスト性を備えた機械学習とデータ駆動制御のためのパッケージ
- Authors: Nicholas H. Barbara, Max Revay, Ruigang Wang, Jing Cheng, Ian R.
Manchester
- Abstract要約: RobustNeuralNetworks.jl: ニューラルネットワークモデル用のJuliaパッケージ。
このパッケージは、最近提案されたRecurrent Equilibrium Network (REN)とLipschitz-Bounded Deep Network (LBDN)モデルクラスに基づいている。
Juliaの最も広く使われている機械学習パッケージであるFlux.jlに直接インタフェースするように設計されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.109166011938164
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Neural networks are typically sensitive to small input perturbations, leading
to unexpected or brittle behaviour. We present RobustNeuralNetworks.jl: a Julia
package for neural network models that are constructed to naturally satisfy a
set of user-defined robustness constraints. The package is based on the
recently proposed Recurrent Equilibrium Network (REN) and Lipschitz-Bounded
Deep Network (LBDN) model classes, and is designed to interface directly with
Julia's most widely-used machine learning package, Flux.jl. We discuss the
theory behind our model parameterization, give an overview of the package, and
provide a tutorial demonstrating its use in image classification, reinforcement
learning, and nonlinear state-observer design.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは通常、小さな入力摂動に敏感であり、予期せぬあるいは不安定な振る舞いを引き起こす。
RobustNeuralNetworks.jl: ユーザ定義の堅牢性制約を自然に満たすように構築されたニューラルネットワークモデル用のJuliaパッケージ。
このパッケージは、最近提案されたRecurrent Equilibrium Network (REN)とLipschitz-Bounded Deep Network (LBDN)モデルクラスに基づいており、Juliaの最も広く使われている機械学習パッケージであるFlux.jlと直接接続するように設計されている。
モデルパラメータ化の背景にある理論を議論し,パッケージの概要を説明し,画像分類,強化学習,非線形状態オブザーバ設計における利用例を示すチュートリアルを提供する。
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