論文の概要: A Toolbox for Fast Interval Arithmetic in numpy with an Application to
Formal Verification of Neural Network Controlled Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15340v1
- Date: Tue, 27 Jun 2023 09:50:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-28 14:01:19.621107
- Title: A Toolbox for Fast Interval Arithmetic in numpy with an Application to
Formal Verification of Neural Network Controlled Systems
- Title（参考訳）: numpyにおける高速区間演算のためのツールボックスとニューラルネットワーク制御系の形式検証への応用
- Authors: Akash Harapanahalli, Saber Jafarpour, Samuel Coogan
- Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワーク制御システムの形式的検証に応用した,間隔解析のためのツールボックスについて述べる。
このツールボックスはコンパイル済みのCコードを使った自然な包摂関数の効率的な計算とnumpyの使い慣れたインターフェイスを提供する。
次に、このツールボックスをニューラルネットワークコントローラによる動的システムの形式的検証に使用し、その包含関数の合成を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.543220407902113
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we present a toolbox for interval analysis in numpy, with an
application to formal verification of neural network controlled systems. Using
the notion of natural inclusion functions, we systematically construct interval
bounds for a general class of mappings. The toolbox offers efficient
computation of natural inclusion functions using compiled C code, as well as a
familiar interface in numpy with its canonical features, such as n-dimensional
arrays, matrix/vector operations, and vectorization. We then use this toolbox
in formal verification of dynamical systems with neural network controllers,
through the composition of their inclusion functions.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,numpyにおける区間解析のためのツールボックスと,ニューラルネットワーク制御システムの形式検証への応用について述べる。
自然包含関数の概念を用いて、一般の写像のクラスに対する区間境界を体系的に構成する。
このツールボックスは、コンパイルされたCコードを使った自然な包摂関数の効率的な計算と、n次元配列、行列/ベクトル演算、ベクトル化などの標準的な特徴を持つnumpyの使い慣れたインタフェースを提供する。
次に、このツールボックスをニューラルネットワークコントローラによる動的システムの形式的検証に使用し、その包含関数の合成を行う。
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