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基于概念的神经网络分析：视觉 - 语言模型
通过多模态的视觉 - 语言基础模型作为一种视角，本文提出了一种逻辑规范语言 Con_spec，用于在这些模型的高级人类可理解概念描述的基础上编写规范并进行形式验证，通过采用 VLM 实现自然语言性质的编码和高效检查，以 ResNet 为基础
PDF3 months ago
Marabou 2.0: 一个多功能的神经网络形式分析工具
这篇论文全面介绍了用于神经网络形式分析的 Marabou 框架 2.0 版本的系统，讨论了自初始发布以来引入的主要特征和组件，并突出了其架构设计。
PDF5 months ago
通过状态空间削减和输入分割扩展 DNN 分析的规模检查
提出了一种新的基于模型检查的框架来分析神经网络的行为和安全属性，利用状态空间的降维和输入分割方法可以将其应用于更大的神经网络，并可用于对健康数据集和 ACAS Xu 神经网络的训练进行分析。
PDFa year ago
一般神经普通微分方程的可达性分析
本文提出了一种新的可达性框架 ——NNVODE，以便于对具有不同体系结构和层数的神经普通微分方程进行形式化分析，并通过一组基准测试，包括用于分类和控制动力系统的神经 ODE，以及与连续时间系统可达性文献中现有软件工具的效力和能力的比较，证明
PDF2 years ago
MMASP 程序谨慎后果的抽象求解器
本文介绍了使用抽象求解器在 ASP 中进行谨慎推理的新方法，该方法借鉴了来自 SAT 中的骨干计算技术，以设计新的求解算法，并在 ASP 求解器 WASP 中实现了一些新的解决方案，性能与过去 ASP 竞赛的基准问题上的最新解决方案相当。
PDF5 years ago
不确定性引导效率：用于随机混合系统的可扩展形式合成
该研究旨在为线性动态的离散时间随机混合系统开发高效的抽象方法，通过不确定的 MARKOV 决策过程解决了现有形式方法的限制，可以计算精确的抽象误差，并应用于有限和无限时间范围内的合成步骤，大大缩减抽象误差，提高可缩放性。
PDF6 years ago