論文の概要: Towards Efficient Formal Verification of Spiking Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10900v1
• Date: Tue, 20 Aug 2024 14:43:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 13:15:27.906460
• Title: Towards Efficient Formal Verification of Spiking Neural Network
• Title（参考訳）: スパイキングニューラルネットワークの効率的な形式検証に向けて
• Authors: Baekryun Seong, Jieung Kim, Sang-Ki Ko,
• Abstract要約: スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、人間の脳のようにイベント駆動で、時間的に情報を圧縮する。 本稿では,SNNの対角的ロバスト性を検証するために,時間符号化を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.771933807499954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recently, AI research has primarily focused on large language models (LLMs), and increasing accuracy often involves scaling up and consuming more power. The power consumption of AI has become a significant societal issue; in this context, spiking neural networks (SNNs) offer a promising solution. SNNs operate event-driven, like the human brain, and compress information temporally. These characteristics allow SNNs to significantly reduce power consumption compared to perceptron-based artificial neural networks (ANNs), highlighting them as a next-generation neural network technology. However, societal concerns regarding AI go beyond power consumption, with the reliability of AI models being a global issue. For instance, adversarial attacks on AI models are a well-studied problem in the context of traditional neural networks. Despite their importance, the stability and property verification of SNNs remains in the early stages of research. Most SNN verification methods are time-consuming and barely scalable, making practical applications challenging. In this paper, we introduce temporal encoding to achieve practical performance in verifying the adversarial robustness of SNNs. We conduct a theoretical analysis of this approach and demonstrate its success in verifying SNNs at previously unmanageable scales. Our contribution advances SNN verification to a practical level, facilitating the safer application of SNNs.
• Abstract（参考訳）: 近年、AI研究は主に大規模言語モデル(LLM)に焦点を当てている。 この文脈では、スパイクニューラルネットワーク(SNN)が有望なソリューションを提供する。 SNNは人間の脳のようにイベント駆動で動作し、情報を時間的に圧縮する。 これらの特徴により、SNNはパーセプトロンベースの人工ニューラルネットワーク(ANN)と比較して消費電力を大幅に削減し、次世代のニューラルネットワーク技術として強調することができる。 しかし、AIに関する社会的懸念は電力消費を超えており、AIモデルの信頼性が世界的な問題となっている。 例えば、AIモデルに対する敵攻撃は、従来のニューラルネットワークの文脈でよく研究されている問題である。 その重要性にもかかわらず、SNNの安定性と特性検証は研究の初期段階にある。 ほとんどのSNN検証手法は時間を要するが、ほとんど拡張性がないため、実用的な応用は困難である。 本稿では,SNNの対角的ロバスト性を検証するために,時間符号化を導入する。 本稿では,本手法の理論的解析を行い,従来は管理不能であったSNNの検証に成功したことを示す。 我々の貢献は、SNNの検証を実用的なレベルに進め、SNNのより安全な適用を促進する。

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