verification techniques | BriefGPT

关键词verification techniques

搜索结果 - 7

神经网络中 S 形非线性函数的线性界限函数自动设计
通过使用一种简单的搜索方法，精心地根据最先进的算法配置技术调整给定的验证问题，我们提出了一种新颖的参数搜索方法来改进这些线性逼近的质量，进而在几个常用的本地鲁棒性验证基准上平均提高了 25% 的全局下界。
PDF22 days ago
高度可配置数字设计的高效配置覆盖的半正式验证方法
使用半形式验证方法对高度可配置的数字设计进行高覆盖率配置覆盖的研究
PDF3 months ago
基于提升算法的线性阈值函数 BDDs 构建及其在神经网络验证中的应用
该论文提出了一种将神经网络转化为特殊形式的二元决策图 (BDD) 的方法，并提出了结合该方法的新提升算法，以及用于计算最终布尔表达式的方法。
PDFa year ago
基于规则的 LTLf 过程规范的测量：一种基于概率的数据驱动方法
本文介绍了一种为声明性流程规范设计概率测量的框架。提出了一种测量事件日志上规范满足度的技术，并使用真实数据进行了评估，证明了它在发现、检查和漂移检测方面的适用性。
PDFa year ago
二值化神经网络的高效精确验证
本文提出了一种基于 Binarized Neural Networks（BNNs）的验证技术（EEV），可以具有可比较的鲁棒性，并且通过使用一种策略来训练鲁棒性 BNNs，可以实现更快，更准确的验证。EEV 有效，通过在 MNIST 和 C
PDF4 years ago
防御神经伪新闻
该研究呈现了一种名为 Grover 的可控文本生成模型，该模型可生成逼真的假新闻，但通过使用 Grover 模型自身进行验证，可提高检测真假信息的准确性。同时，该研究强调在探索和应对类似 Grover 模型可能带来的风险时，需关注其中的道德
PDF5 years ago
DeepSafe: 基于数据驱动的神经网络对抗鲁棒性检测方法
本文提出了一种利用聚类方法自动识别神经网络输入空间安全区域的方法，并借助验证技术来确认这些区域是否安全或提供不安全的反例，并引入了目标鲁棒性的概念，以确保神经网络不会将任何输入映射到目标标签，利用 MNIST 数据集以及控制下一代无人机避撞
PDF7 years ago