Mar, 2022
可微符号执行安全的神经符号学习
Safe Neurosymbolic Learning with Differentiable Symbolic Execution
TL;DR本文解决了使用神经网络和符号人工编写代码生成neurosymbolic程序的最坏情况安全参数的学习问题。采用Differentiable Symbolic Execution方法,通过generalization of the REINFORCE estimator进行反向传播控制流梳理worst-case 'safety losses'的梯度从而改进了现有的基于梯度的安全学习方法,实验结果表明,DSE方法在这些任务中明显优于最先进的DiffAI方法。