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基于多路径回溯的神经网络验证方法
被引量：
3
1
作者
郑烨
施晓牧
刘嘉祥
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第7期2464-2481,共18页
基于线性抽象的符号传播方法在神经网络验证中具有重要地位.针对这类方法,提出了多路径回溯的概念.现有方法可看作仅使用单条回溯路径计算每个神经网络节点的上下界,是这一概念的特例.使用多条回溯路径,可以有效地改善这类方法的精度....
基于线性抽象的符号传播方法在神经网络验证中具有重要地位.针对这类方法,提出了多路径回溯的概念.现有方法可看作仅使用单条回溯路径计算每个神经网络节点的上下界,是这一概念的特例.使用多条回溯路径,可以有效地改善这类方法的精度.在数据集ACAS Xu,MNIST和CIFAR10上,将多路径回溯方法与使用单条回溯路径的Deep Poly进行定量比较,结果表明,多路径回溯方法能够获得明显的精度提升,而仅引入较小的额外时间代价.此外,在数据集MNIST上,将多路径回溯方法与使用全局优化的Optimized LiRPA比较,结果表明,该方法仍然具有精度优势.
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关键词
神经网络验证
符号传播
抽象解释
多路径回溯
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职称材料
基于K Framework的向量化机器学习指令语义形式化
2
作者
黄厚华
刘嘉祥
施晓牧
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第8期3853-3869,共17页
ARM针对ARMv8.1-M微处理器架构推出基于M-Profile向量化扩展方案的技术,并命名为ARM Helium,声明能为ARM Cortex-M处理器提升达15倍的机器学习性能.随着物联网的高速发展,微处理器指令执行正确性尤为重要.指令集的官方手册作为芯片模拟...
ARM针对ARMv8.1-M微处理器架构推出基于M-Profile向量化扩展方案的技术,并命名为ARM Helium,声明能为ARM Cortex-M处理器提升达15倍的机器学习性能.随着物联网的高速发展,微处理器指令执行正确性尤为重要.指令集的官方手册作为芯片模拟程序,片上应用程序开发的依据,是程序正确性基本保障.主要介绍利用可执行语义框架K Framework对ARMv8.1-M官方参考手册中向量化机器学习指令的语义正确性研究.基于ARMv8.1-M的官方参考手册自动提取指令集中描述向量化机器学习指令执行过程的伪代码,并将其转换为形式化语义转换规则.通过K Framework提供的可执行框架利用测试用例,验证机器学习指令算数运算执行的正确性.
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关键词
ARMv8.1-M架构
向量化指令
机器学习
K
Framework
形式化语义
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职称材料
题名
基于多路径回溯的神经网络验证方法
被引量：
3
1
作者
郑烨
施晓牧
刘嘉祥
机构
深圳大学计算机与软件学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第7期2464-2481,共18页
基金
深圳市高等院校稳定支持计划(20200810045225001)
国家自然科学基金(62002228)
深圳市科创委基础研究项目(JCYJ20210324094202008)
文摘
基于线性抽象的符号传播方法在神经网络验证中具有重要地位.针对这类方法,提出了多路径回溯的概念.现有方法可看作仅使用单条回溯路径计算每个神经网络节点的上下界,是这一概念的特例.使用多条回溯路径,可以有效地改善这类方法的精度.在数据集ACAS Xu,MNIST和CIFAR10上,将多路径回溯方法与使用单条回溯路径的Deep Poly进行定量比较,结果表明,多路径回溯方法能够获得明显的精度提升,而仅引入较小的额外时间代价.此外,在数据集MNIST上,将多路径回溯方法与使用全局优化的Optimized LiRPA比较,结果表明,该方法仍然具有精度优势.
关键词
神经网络验证
符号传播
抽象解释
多路径回溯
Keywords
neural network verification
symbolic propagation
abstract interpretation
multi-path back-propagation
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于K Framework的向量化机器学习指令语义形式化
2
作者
黄厚华
刘嘉祥
施晓牧
机构
深圳大学计算机与软件学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第8期3853-3869,共17页
基金
深圳市科创委基础研究面上项目(JCYJ20210324094202008)
国家自然科学基金(62002228)
深圳市高等院校稳定支持计划(20200810045225001)。
文摘
ARM针对ARMv8.1-M微处理器架构推出基于M-Profile向量化扩展方案的技术,并命名为ARM Helium,声明能为ARM Cortex-M处理器提升达15倍的机器学习性能.随着物联网的高速发展,微处理器指令执行正确性尤为重要.指令集的官方手册作为芯片模拟程序,片上应用程序开发的依据,是程序正确性基本保障.主要介绍利用可执行语义框架K Framework对ARMv8.1-M官方参考手册中向量化机器学习指令的语义正确性研究.基于ARMv8.1-M的官方参考手册自动提取指令集中描述向量化机器学习指令执行过程的伪代码,并将其转换为形式化语义转换规则.通过K Framework提供的可执行框架利用测试用例,验证机器学习指令算数运算执行的正确性.
关键词
ARMv8.1-M架构
向量化指令
机器学习
K
Framework
形式化语义
Keywords
ARMv8.1-M architecture
vectorized instruction
machine learning
K Framework
formal semantics
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多路径回溯的神经网络验证方法
郑烨
施晓牧
刘嘉祥
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
3
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职称材料
2
基于K Framework的向量化机器学习指令语义形式化
黄厚华
刘嘉祥
施晓牧
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
0
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