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人工智能matlabmnist代码-DeepGO:具有可证明保证的深度神经网络的可达性分析
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人工智能matlab mnist代码DeepGO:具有可证明保证的深度神经网络的可达性分析 具有可证明保证的深度神经网络的可达性分析 作者:阮文杰,黄晓伟,玛塔·克瓦特柯夫斯卡(Marta Kwiatkowska) 第27届国际人工智能联合会议(IJCAI'18) 长版本可以在 电子邮件: 抽象的 验证深度神经网络(DNN)的正确性具有挑战性。 我们研究前馈DNN的通用可达性问题,对于给定的网络输入集和其输出上的Lipschitz连续函数,前馈DNN会计算函数值的下限和上限。 因为网络和函数是Lipschitz连续的,所以下限和上限之间的间隔中的所有值都是可以达到的。 我们展示了如何通过实例化可达性问题来获得安全验证问题,输出范围分析问题和鲁棒性度量。 我们提出了一种基于自适应嵌套优化的新颖算法来解决可达性问题。 该技术已在一系列DNN上实现和评估,证明了其效率,可伸缩性和处理与最先进的验证方法相比更广泛的网络类别的能力。 样品结果 软件 Matlab 2018a 神经网络工具箱 图像处理工具箱 并行计算工具箱 跑步 文件夹“ ExperimentCode”包含两个子文件夹: Expe
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人工智能matlabmnist代码-DeepGO:具有可证明保证的深度神经网络的可达性分析 (584个子文件)
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README.md 595B
README.md 336B
evalFunDNNmax.m~ 4KB
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