I denna resumé, den uppnådda utdata uppskattning och säkerhetsverifiering problem för flerlager perceptron (MLP) neurala nätverk tas upp. Först, en uppfattning som kallas maximal känslighet införs, och för en klass av MLP vars aktiveringsfunktioner är monotona funktioner, den maximala känsligheten kan beräknas genom att lösa konvexa optimeringsproblem. Sedan, med hjälp av en simuleringsbaserad metod, utdata nåbar uppsättning estimering problem för neurala nätverk formuleras i en kedja av optimeringsproblem. Slutligen utvecklas en automatiserad säkerhetsverifiering på grundval av det estimeringsresultat som kan nås. En ansökan om säkerhetsverifiering för en robotarmmodell med två fogar presenteras för att visa de föreslagna metodernas effektivitet.
I REF introduceras ett koncept som kallas maximal känslighet för att beräkna den tillgängliga uppsättningen skattning för feedfore neurala nätverk med en bredare klass av aktiveringsfunktioner som uppfyller ett monotont antagande.
Output Reachable Set Estimation and Verification for Multilayer Neural Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}