Introduction to Neural Network Verification
In den letzten zehn Jahren haben eine Reihe von Hardware- und Software-Fortschritten dazu geführt, dass Deep Learning und neuronale Netze an die Spitze der Computertechnik gerückt sind.
Deep Learning hat zu einer qualitativen Veränderung unserer Vorstellung davon geführt, was Software ist und was sie leisten kann: Jeden Tag sehen wir neue Anwendungen von Deep Learning, vom Gesundheitswesen bis zur Kunst, und es scheint, als würden wir nur an der Oberfläche eines Universums neuer Möglichkeiten kratzen. Dieses Buch bietet die erste Einführung in die grundlegenden Ideen der automatisierten Verifikation, die auf tiefe neuronale Netze und Deep Learning angewendet werden.
Es ist in drei Teile gegliedert: Teil 1 definiert neuronale Netze als Datenflussgraphen von Operatoren über reell-wertigen Eingaben. Teil 2 erörtert Constraint-basierte Techniken zur Verifikation. Teil 3 erörtert abstraktionsbasierte Techniken zur Verifikation.
Das Buch ist eine in sich geschlossene Behandlung eines Themas, das an der Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen und formaler Verifikation angesiedelt ist. Es kann als Einführung in das Gebiet für Studenten im ersten Jahr ihres Studiums oder für Studenten im Hauptstudium dienen, auch wenn sie noch nicht mit Deep Learning oder Verifikation in Berührung gekommen sind.
| ISBN: | 9781680839104 |
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| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 180 |
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