論文の概要: Formal Verification of Markov Processes with Learned Parameters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15767v2
- Date: Sun, 11 May 2025 08:04:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-13 14:13:12.737597
- Title: Formal Verification of Markov Processes with Learned Parameters
- Title（参考訳）: 学習パラメータによるマルコフ過程の形式的検証
- Authors: Muhammad Maaz, Timothy C. Y. Chan,
- Abstract要約: 本稿では,機械学習モデルの出力によってパラメータが与えられるマルコフ過程の特性を正式に検証する問題を紹介する。
双線形プログラムを解くための分解および境界伝搬方式を開発した。
計算実験により,本手法は最先端の解法よりも最大100倍高速に大域的最適性を解けることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5694725194040804
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce the problem of formally verifying properties of Markov processes where the parameters are given by the output of machine learning models. For a broad class of machine learning models, including linear models, tree-based models, and neural networks, verifying properties of Markov chains like reachability, hitting time, and total reward can be formulated as a bilinear program. We develop a decomposition and bound propagation scheme for solving the bilinear program and show through computational experiments that our method solves the problem to global optimality up to 100x faster than state-of-the-art solvers. To demonstrate the practical utility of our approach, we apply it to a real-world healthcare case study. Along with the paper, we release markovml, an open-source tool for building Markov processes, integrating pretrained machine learning models, and verifying their properties, available at https://github.com/mmaaz-git/markovml.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習モデルの出力によってパラメータが与えられるマルコフ過程の特性を正式に検証する問題を紹介する。
線形モデル、ツリーベースモデル、ニューラルネットワークを含む幅広い機械学習モデルでは、到達性、打つ時間、合計報酬といったマルコフ連鎖の特性を検証することは、双線形プログラムとして定式化することができる。
両線形プログラムを解くための分解および有界伝搬方式を開発し,提案手法が最先端の解法よりも最大100倍早く大域的最適性に解決できることを計算実験により示す。
本手法の実用性を実証するために,現実の医療ケーススタディに適用する。
論文とともに、Markovプロセスの構築、事前トレーニングされた機械学習モデルの統合、それらのプロパティの検証のためのオープンソースのツールであるMarkovmlをリリースし、https://github.com/mmaaz-git/markovml.comで公開しています。
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