Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural Network Verification is a Programming Language Challenge

論文の概要: Neural Network Verification is a Programming Language Challenge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05867v1
Date: Fri, 10 Jan 2025 11:08:40 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-13 15:26:06.323537
Title: Neural Network Verification is a Programming Language Challenge
Title（参考訳）: ニューラルネットワークの検証 - プログラミング言語の課題
Authors: Lucas C. Cordeiro, Matthew L. Daggitt, Julien Girard-Satabin, Omri Isac, Taylor T. Johnson, Guy Katz, Ekaterina Komendantskaya, Augustin Lemesle, Edoardo Manino, Artjoms Šinkarovs, Haoze Wu,
Abstract要約: ニューラルネットワークの検証は、新しい、そして急速に発展している研究分野である。ニューラルネットワーク検証の課題をプログラミング言語の課題として定式化し、将来的な解決策を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.4147144078463665
License:
Abstract: Neural network verification is a new and rapidly developing field of research. So far, the main priority has been establishing efficient verification algorithms and tools, while proper support from the programming language perspective has been considered secondary or unimportant. Yet, there is mounting evidence that insights from the programming language community may make a difference in the future development of this domain. In this paper, we formulate neural network verification challenges as programming language challenges and suggest possible future solutions.
Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの検証は、新しい、そして急速に発展している研究分野である。これまでのところ、最優先事項は、効率的な検証アルゴリズムとツールを確立することであり、プログラミング言語の観点からの適切なサポートは、二次的または非重要とみなされてきた。しかし、プログラミング言語コミュニティからの洞察がこの領域の将来の発展に変化をもたらす可能性があるという証拠が増えている。本稿では,プログラミング言語の課題としてニューラルネットワーク検証の課題を定式化し,将来的な解決策を提案する。

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