確率的抽象解釈における抽象ドメインとしての分布およびクラスター近似：ニューラルネットワーク解析への応用
arXiv cs.AI / 2026/3/27
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要点
- 本論文は、考えられるすべての入力にわたる密度分布のフローを扱う、ニューラルネットワーク解析のための確率的抽象解釈アプローチを提案する。
- 既存のグリッドに基づく抽象化を補完するために、新たに2つの抽象ドメイン／近似手法—分布近似とクラスター近似—を追加する。
- 著者らは、これらの手法に対応する抽象トランスフォーマを定義し、それらがどのように動作するかについての理論的根拠を示す。
- 本論文には、単純な状況において近似の挙動を示すための説明的な例が含まれる。
