Fugu-MT 論文翻訳(概要): FuSeBMC AI: Acceleration of Hybrid Approach through Machine Learning

論文の概要: FuSeBMC AI: Acceleration of Hybrid Approach through Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06031v1
Date: Tue, 9 Apr 2024 05:34:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-10 15:48:59.439336
Title: FuSeBMC AI: Acceleration of Hybrid Approach through Machine Learning
Title（参考訳）: FuSeBMC AI: 機械学習によるハイブリッドアプローチの高速化
Authors: Kaled M. Alshmrany, Mohannad Aldughaim, Chenfeng Wei, Tom Sweet, Richard Allmendinger, Lucas C. Cordeiro,
Abstract要約: FuSeBMC-AIは、機械学習技術に基づくテスト生成ツールである。 FuSeBMC-AIはプログラムから様々な特徴を抽出し、サポートベクターマシンとニューラルネットワークモデルを用いてハイブリッドアプローチの最適構成を予測する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2815052047959874
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present FuSeBMC-AI, a test generation tool grounded in machine learning techniques. FuSeBMC-AI extracts various features from the program and employs support vector machine and neural network models to predict a hybrid approach optimal configuration. FuSeBMC-AI utilizes Bounded Model Checking and Fuzzing as back-end verification engines. FuSeBMC-AI outperforms the default configuration of the underlying verification engine in certain cases while concurrently diminishing resource consumption.
Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習技術に基づくテスト生成ツールFuSeBMC-AIを提案する。 FuSeBMC-AIはプログラムから様々な特徴を抽出し、サポートベクターマシンとニューラルネットワークモデルを用いてハイブリッドアプローチの最適構成を予測する。 FuSeBMC-AIは境界モデルチェックとファジングをバックエンド検証エンジンとして使用している。 FuSeBMC-AIは、リソース消費を同時に減少させながら、基礎となる検証エンジンのデフォルト設定よりも優れている。

関連論文リスト

EEGEncoder: Advancing BCI with Transformer-Based Motor Imagery Classification [11.687193535939798]
脳-コンピュータインタフェース(BCI)は、脳波信号を用いてデバイスを直接神経制御する。脳波に基づく運動画像(MI)分類のための従来の機械学習手法は、手動の特徴抽出やノイズに対する感受性といった課題に遭遇する。本稿では,これらの制限を克服するために改良型トランスフォーマーとTCNを用いたディープラーニングフレームワークであるEEGEncoderを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-23T09:51:24Z)
Machine Learning Insides OptVerse AI Solver: Design Principles and Applications [74.67495900436728]
本稿では,Huawei CloudのOpsVerse AIソルバに機械学習(ML)技術を統合するための総合的研究について述べる。本稿では,実世界の多面構造を反映した生成モデルを用いて,複雑なSATインスタンスとMILPインスタンスを生成する手法を紹介する。本稿では,解解器性能を著しく向上させる,最先端パラメータチューニングアルゴリズムの導入について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-11T15:02:15Z)
A New Era in Software Security: Towards Self-Healing Software via Large Language Models and Formal Verification [8.733354577147093]
本稿では,Large Language Models(LLM)とFormal Verification戦略を組み合わせたソフトウェア脆弱性の自動修復手法を提案する。我々は、ESBMC-AIフレームワークを概念実証として、よく認識され、業界に受け入れられたSMTベースのコンテキスト境界モデルチェッカー(ESBMC)と事前訓練されたトランスフォーマーモデルを活用する。本研究は,バッファオーバーフローや演算オーバーフロー,ポインタ参照障害などの問題を高精度に検出および修正するESBMC-AIの機能を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-24T05:54:10Z)
AI-Empowered Hybrid MIMO Beamforming [85.48860461696417]
ハイブリッドマルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)システムは、アナログおよびデジタルのビームフォーミングの一部を実装している。近年、ハイブリッドビームフォーミング設計にデータ支援人工知能(AI)ツールを使うことへの関心が高まっている。本稿では、リアルタイムハイブリッドビームフォーミング設計を改善するために、データを活用するための候補戦略についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-03T06:04:20Z)
A Deep Learning Method for Comparing Bayesian Hierarchical Models [1.6736940231069393]
本稿では,任意の階層モデルに対してベイズモデルの比較を行う深層学習手法を提案する。提案手法は,任意の実データアプリケーションに先立って,後続モデル確率の効率的な再推定と高速な性能検証を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-27T17:27:07Z)
Advancing Reacting Flow Simulations with Data-Driven Models [50.9598607067535]
マルチ物理問題における機械学習ツールの効果的な利用の鍵は、それらを物理モデルとコンピュータモデルに結合することである。本章では, 燃焼システムにおけるデータ駆動型低次モデリングの適用可能性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-05T16:48:34Z)
OMLT: Optimization & Machine Learning Toolkit [54.58348769621782]
最適化と機械学習ツールキット(OMLT)は、ニューラルネットワークと勾配ブーストツリーサロゲートモデルを組み込んだオープンソースのソフトウェアパッケージである。我々は、OMLTを可能とした最適化技術の進歩について論じ、OMLTが代数モデリング言語であるPyomoとシームレスに統合されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-04T22:23:45Z)
Bayesian Optimization and Deep Learning forsteering wheel angle prediction [58.720142291102135]
本研究の目的は,自動走行システムにおける操舵角度予測の精度の高いモデルを得ることである。 BOは限られた試行数で、BOST-LSTMと呼ばれるモデルを特定し、古典的なエンドツーエンド駆動モデルと比較して最も正確な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-22T15:25:14Z)
Model-free Reinforcement Learning for Branching Markov Decision Processes [6.402126624793774]
分岐マルコフ決定過程の最適制御のための強化学習について検討する。状態 (discrete-time) BMC は、他のエンティティを生成している間にペイオフを生成するエンティティの集合である。モデルフリー強化学習手法を一般化し、未知のBMDPの最適制御戦略をその極限で計算する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-12T13:42:15Z)
Resource-Aware Pareto-Optimal Automated Machine Learning Platform [1.6746303554275583]
新プラットフォーム Resource-Aware AutoML (RA-AutoML) RA-AutoMLは、フレキシブルで一般化されたアルゴリズムで、複数の目的に合わせた機械学習モデルを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-30T19:37:48Z)
Auto-PyTorch Tabular: Multi-Fidelity MetaLearning for Efficient and Robust AutoDL [53.40030379661183]
Auto-PyTorchは、完全に自動化されたディープラーニング(AutoDL)を実現するフレームワークディープニューラルネットワーク(DNN)のウォームスタートとアンサンブルのためのマルチフィデリティ最適化とポートフォリオ構築を組み合わせる。 Auto-PyTorchは、いくつかの最先端の競合製品よりもパフォーマンスが良いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-24T15:15:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。