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Reluplex:关于深层神经网络的推理演算。 (英语) Zbl 1522.68328号

摘要:深度神经网络已成为解决复杂现实问题的一种广泛使用的有效手段。然而,将其应用于安全关键系统的一个主要障碍是,很难对其行为提供正式保证。我们提出了一种新颖、可扩展和高效的技术,用于验证深层神经网络的属性(或提供反例)。该技术基于单纯形法,扩展到处理非凸问题整流线性单元(ReLU公司)激活函数,它是许多现代神经网络中的关键组成部分。验证过程将神经网络作为一个整体进行处理,而不做任何简化假设。我们在下一代无人飞机机载防撞系统(ACAS Xu)的原型深层神经网络实现上评估了我们的技术。结果表明,我们的技术可以成功地证明网络的性质,这些网络的数量级比以前可以验证的最大网络大。

MSC公司:

60年第68季度 规范和验证(程序逻辑、模型检查等)
68T07型 人工神经网络与深度学习
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全文: 内政部

参考文献:

[1] Amir G,Wu H,Barrett C,Katz G(2020)基于SMT的二值化神经网络验证方法。技术报告。arXiv:2011.02948号
[2] Barrett C、Nieuwenhuis R、Oliveras A、Tinelli C(2006),SAT模理论中的按需分裂。摘自:第13届国际编程、人工智能和推理逻辑会议论文集,第512-526页·Zbl 1165.68480号
[3] 巴雷特,C。;塞巴斯蒂亚尼,R。;Seshia,S。;Tinelli,C。;Biere,A。;热量,MJH;van Maaren,H。;Walsh,T.,可满足模理论,可满足性手册。《人工智能和应用的前沿》,第26章,825-885(2009),纽约:IOS出版社,纽约·Zbl 1183.68568号
[4] Bastani O、Ioannou Y、Lampropoulos L、Vytiniotis D、Nori A、Criminisi A(2016)《带约束的神经网络鲁棒性测量》。In:第30届神经信息处理系统会议记录
[5] Bastani O、Pu Y、Solar-Lezama A(2018)《通过政策提取的可验证强化学习》。在:第32届神经信息处理系统会议论文集(NeurIPS)
[6] Bojarski M、Del Testa D、Dworakowski D、Firner B、Flepp B、Goyal P、Jackel L、Monfort M、Muller U、Zhang J、Zhang X、Zhao J、Zieba K(2016)自动驾驶汽车的端到端学习。技术报告。arXiv:1604.07316
[7] Bunel R、Turkaslan I、Torr P、Kohli P、Kumar M(2017)分段线性神经网络验证:比较研究。技术报告。arXiv:1711.00455v1
[8] Carlini N、Katz G、Barrett C、Dill D(2017)《明显最小直径的对抗性示例》。技术报告。arXiv:1709.10207
[9] Choi A,Shi W,Shih A,Darwiche A(2019)将神经网络编译成可处理的布尔电路。在:第一届AAAI春季神经网络验证研讨会论文集(VNN)
[10] Dantzig,G.,线性规划和扩展(1963),普林斯顿:普林斯顿大学出版社,普林斯顿·Zbl 0108.33103号 ·doi:10.7249/R366
[11] Dutertre B,de Moura L(2006)DPLL(T)的快速线性算法求解器。摘自:第18届计算机辅助验证(CAV)国际会议记录,第81-94页
[12] Dutta S,Chen X,Sankaranarayanan S(2019)使用回归多项式规则推理的神经反馈系统可达性分析。In:第22届ACM混合系统国际会议论文集:计算与控制(HSCC)·Zbl 07120151号
[13] Dutta S、Jha S、Sanakaranarayanan S、Tiwari A(2018)深度神经网络的输出范围分析。摘自:第十届美国国家航空航天局正式方法研讨会(NFM)会议记录,第121-138页
[14] Dvijotham K、Stanforth R、Gowal S、Mann T、Kohli P(2018)深度网络可扩展验证的双重方法。摘自:《人工智能不确定性会议论文集》,第550-559页
[15] Ehlers R(2017)分段线性前馈神经网络的形式验证。摘自:第15届自动验证与分析技术国际研讨会论文集,第269-286页·兹比尔1495.68131
[16] Elboher Y,Gottschlich J,Katz G(2020)神经网络验证的基于抽象的框架。附:第32届计算机辅助验证国际会议论文集,第43-65页·Zbl 1478.68154号
[17] Faure G、Nieuwenhuis R、Oliveras A、Rodríguez-Carbonell E(2008)SAT线性算术理论模数:精确、不精确和商业解算器。摘自:第11届国际满意度测试(SAT)理论与应用会议记录,第77-90页·Zbl 1138.68537号
[18] Gehr T、Mirman M、Drachsler-Cohen D、Tsankov E、Chaudhuri S、Vechev M(2018)AI2:具有抽象解释的神经网络的安全性和稳健性认证。摘自:第39届IEEE安全与隐私研讨会(S&P)会议记录
[19] Glrot X,Bordes A,Bengio Y(2011)深度稀疏整流器神经网络。摘自:第14届国际人工智能与统计会议(AISTATS)会议记录,第315-323页
[20] Gokulanathan S、Feldsher A、Malca A、Barrett C、Katz G(2020)使用形式验证简化神经网络。摘自:第12届美国国家航空航天局正式方法研讨会(NFM)会议记录,第85-93页
[21] Goldberger B,Adi Y,Keshet J,Katz G(2020)使用验证对深度神经网络进行最小修改。摘自:第23届编程、人工智能和推理逻辑国际会议论文集,第260-278页
[22] 古德费罗,I。;Y.本吉奥。;Courville,A.,《深度学习》(2016),剑桥:麻省理工学院出版社,剑桥·Zbl 1373.68009号
[23] Goodfellow I、Shlens J、Szegedy C(2014)《解释和利用对抗性示例》。技术报告。arXiv公司:1412.6572
[24] Gopinath D、Katz G、Pásáreanu C、Barrett C(2018)《深度安全:评估神经网络稳健性的数据驱动方法》。摘自:第16届自动验证与分析技术国际研讨会论文集,第3-19页·兹比尔1517.68342
[25] Gowal S,Dvijotham K,Stanforth R,Bunel R,Qin C,Uesato J,Mann T,Kohli P(2018)关于区间界限传播对训练可验证稳健模型的有效性。技术报告。arXiv:1810.12715号
[26] 辛顿,G。;邓,L。;Yu,D。;Dahl,G。;Mohamed,A。;北卡罗来纳州贾特利。;高级,A。;Vanhoucke,V.公司。;Nguyen,P。;Sainath,T。;Kingsbury,B.,《语音识别中声学建模的深度神经网络:四个研究小组的共同观点》,IEEE Signal Process Mag,29,6,82-97(2012)·doi:10.1109/MSP.2012.2205597
[27] Huang X,Kwiatkowska M,Wang S,Wu M(2016)深度神经网络的安全验证。技术报告。arXiv公司:1610.06940
[28] Ivanov R、Weimer J、Alur R、Pappas G、Lee I(2019)Verisig:用神经网络控制器验证混合系统的安全特性。In:第22届ACM混合系统国际会议论文集:计算与控制(HSCC)·Zbl 07120152号
[29] Jacoby Y,Barrett C,Katz G(2020)使用不变推理验证递归神经网络。摘自:第18届自动验证和分析技术国际研讨会论文集,第57-74页·Zbl 1517.68241号
[30] Jarrett K、Kavukcuoglu K、LeCun Y(2009)对象识别的最佳多级架构是什么?摘自:第12届IEEE计算机视觉国际会议(ICCV)会议记录,第2146-2153页
[31] Jha S(2019)可解释人工智能的逻辑提取。In:支持ML的自治系统(FoMLAS)形式化方法第二次研讨会论文集
[32] 朱利安,K。;科钦德费尔,M。;Owen,M.,飞机防撞系统的深度神经网络压缩,J Guid Control Dyn,42,3,598-608(2019)·doi:10.2514/1.G003724
[33] Katz G、Barrett C、Dill D、Julian K、Kochenderfer M(2017)Reluplex。https://github.com/guykatzz/ReluplexCav2017
[34] Katz G、Barrett C、Dill D、Julian K、Kochenderfer M(2017)Reluplex:用于验证深层神经网络的高效SMT解算器。摘自:第29届计算机辅助验证(CAV)国际会议记录,第97-117页·Zbl 1494.68167号
[35] Katz G、Barrett C、Dill D、Julian K、Kochenderfer M(2017)《证明深层神经网络的对抗性鲁棒性》。In:自动驾驶汽车(FVAV)正式验证第一次研讨会会议记录,第19-26页
[36] Katz G、Barrett C、Tinelli C、Reynolds A、Hadarean L(2016)基于DPLL(T)的SMT解算器的惰性证明。在:第16届计算机辅助设计正式方法国际会议论文集,第93-100页
[37] Katz G,Huang D,Ibeling D,Julian K,Lazarus C,Lim R,Shah P,Thakoor S,Wu H,ZeljićA,Dill D,Kochenderfer M,Barrett C(2019)深度神经网络验证和分析的Marabou框架。摘自:第31届计算机辅助验证(CAV)国际会议记录,第443-452页
[38] Kazak Y、Barrett C、Katz G、Schapira M(2019)《验证深-RL驱动系统》。在:第一届ACM SIGCOMM网络与人工智能和ML(NetAI)研讨会论文集,第83-89页
[39] King T(2014)线性实数和整数算法上无量词公式可满足性的有效算法。博士论文
[40] King T、Barret C、Tinelli C(2014)《利用线性和混合整数规划进行SMT》。附:第14届计算机辅助设计形式方法国际会议论文集,第139-146页
[41] Kochenderfer M(2015)《不确定性下的决策:理论与应用》。In:优化的空中避碰,第章。麻省理工学院,第259-276页
[42] Kochenderfer M,Chryssanthacopoulos J(2011)通过动态编程实现稳健的空中防撞。项目报告ATC-371,麻省理工学院,林肯实验室
[43] 科钦德费尔,M。;爱德华兹,M。;Espindle,L。;库查尔,J。;Griffith,J.,估算碰撞风险的空域遭遇模型,AIAA J Guid Control Dyn,33,2,487-499(2010)·数字对象标识码:10.2514/1.44867
[44] 科钦德费尔,M。;Holland,J。;Chryssanthacopoulos,J.,《下一代机载防撞系统》,林肯实验室J,19,1,17-33(2012)
[45] Kolter J,Wong E(2018)通过凸的外部对抗性多胞体对抗性示例的可证明防御。附:第16届IEEE机器学习和应用国际会议(ICML)会议记录
[46] Krizhevsky A,Sutskever I,Hinton G(2012),深度卷积神经网络的Imagenet分类。主题:神经信息处理系统的进展,第1097-1105页
[47] 库查尔,J。;Drumm,A.,《交通警报和防撞系统》,林肯实验室J,16,2,277-296(2007)
[48] Kuper L、Katz G、Gottschlich J、Julian K、Barrett C、Kochenderfer M(2018)《安全关键型深层网络的可扩展验证》。技术报告。arXiv公司:1801.05950
[49] Lin X,Zhu H,Samanta R,Jagannathan S(2019)ART:可证明正确的神经网络的抽象细化指导训练。技术报告。arXiv:1907.10662
[50] Liu C,Arnon T,Lazarus C,Strong C,Barrett C,Kochenderfer M(2020)验证深度神经网络的算法。发现最佳趋势4
[51] Lomuscio A,Maganti L(2017)前馈ReLU神经网络可达性分析方法。技术报告。arXiv公司:1706.07351
[52] Maas A、Hannun A、Ng A(2013)整流器非线性改善了神经网络声学模型。附:第30届机器学习国际会议(ICML)论文集
[53] Marques-Silva,J。;Sakalah,K.,GRASP:命题可满足性的搜索算法,IEEE Trans-Comput,48,55065-521(1999)·Zbl 1392.68388号 ·数字对象标识代码:10.1109/12.769433
[54] Matthias H,Andriushchenko M(2017)《分类器对对抗性操纵鲁棒性的形式保证》。In:第31届神经信息处理系统会议记录
[55] Monniaux D(2009)关于使用浮点计算帮助精确的线性算术决策过程。摘自:第21届计算机辅助验证(CAV)国际会议记录,第570-583页·Zbl 1242.68168号
[56] Nair V,Hinton G(2010),整流线性单元改善了受限的Boltzmann机器。摘自:第27届国际机器学习会议(ICML)论文集,第807-814页
[57] Nieuwenhuis,R。;奥利维拉斯,A。;Tinelli,C.,《求解SAT和SAT模理论:从抽象的Davis-Putnam-Logemann-Loveland过程到DPLL(T)》,J ACM(JACM),53,6,937-977(2006)·Zbl 1326.68164号 ·数字对象标识代码:10.1145/1217856.1217859
[58] Padberg,M。;Rinaldi,G.,《解决大规模对称旅行商问题的分支与切割算法》,SIAM Rev,33,1,60-100(1991)·Zbl 0734.90060号 ·数字对象标识代码:10.1137/1033004
[59] Pulina L,Taccella A(2010)人工神经网络验证的一种抽象再细化方法。附:第22届计算机辅助验证国际会议记录,第243-257页
[60] Pulina,L。;Taccella,A.,《挑战SMT求解器以验证神经网络》,AI Commun,25,2,117-135(2012)·Zbl 1248.68462号 ·doi:10.3233/AIC-2012-0525
[61] Raghunathan A、Steinhardt J、Liang P(2018)《对抗性案例的证明抗辩》。摘自:第六届国际学习代表大会(ICLR)会议记录
[62] 里森胡贝尔,M。;Tomaso,P.,皮层物体识别的层次模型,《国家神经科学》,2,11,1019-1025(1999)·doi:10.1038/14819
[63] Ruan W,Huang X,Kwiatkowska M(2018)具有可证明保证的深度神经网络的可达性分析。附:第27届国际人工智能联合会议(IJCAI)会议记录
[64] 西尔弗·D。;黄,A。;Maddison,C。;盖兹,A。;Sifre,L。;Van Den Driessche,G。;Schrittwieser,J。;安东尼奥卢,I。;Panneershelvam,V。;Lanctot,M。;Dieleman,S.,《利用深度神经网络和树搜索掌握围棋游戏》,《自然》,529,7587,484-489(2016)·doi:10.1038/自然16961
[65] Singh G、Gehr T、Mirman M、Puschel M、Vechev M(2018)快速有效的稳健性认证。In:第32届神经信息处理系统会议记录(NeurIPS)
[66] Singh G,Gehr T,Puschel M,Vechev M(2019)用于证明神经网络的抽象域。附:第六届ACM SIGPLAN编程语言原理研讨会论文集
[67] Strong C,Wu H,ZeljićA,Julian K,Katz G,Barrett C,Kochenderfer M(2020)ReLU网络代表的目标函数的全局优化。技术报告。arXiv:2010.03258号
[68] Sun X,K H,Shoukry Y(2019)神经网络控制自治系统的形式化验证。In:第22届ACM混合系统国际会议论文集:计算与控制(HSCC)·Zbl 07120150号
[69] Szegedy C,Zaremba W,Sutskever I,Bruna J,Erhan D,Goodfellow I,Fergus R(2013)神经网络的有趣特性。技术报告。arXiv:1312.6199
[70] Tjeng V,Xiao K,Tedrake R(2017)用混合整数规划评估神经网络的鲁棒性。技术报告。arXiv:1711.07356
[71] Vanderbei,R.,《线性规划:基础与扩展》(1996),柏林:施普林格出版社,柏林·Zbl 0874.90133号
[72] Wang S,Pei K,Whitehouse J,Yang J,Jana S(2018)使用符号区间的神经网络形式安全分析。附:第27届USENIX安全研讨会会议记录
[73] Wu H,Ozdemir A,ZeljićA,Irfan A,Julian K,Gopinath D,Fouladi S,Katz G,PéSérenau C,Barrett C(2020)验证神经网络的并行化技术。摘自:第20届计算机辅助设计形式方法国际会议论文集,第128-137页
[74] Xiang W,Johnson T(2018)神经网络控制系统的可达性分析和安全验证。技术报告。arXiv:1805.09944
[75] Xiang,W。;Tran,H-D;Johnson,T.,多层神经网络的输出可达集估计和验证,IEEE Trans neural Netw Learn System(TNNLS),99,1-7(2018)
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