グリッド近似によるニューラルネットワークに対する確率的抽象解釈
arXiv cs.AI / 2026/3/27
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要点
- 本論文は、入力空間が非可算無限または可算無限であり、網羅的なテストが現実的に不可能な場合に、ニューラルネットワークの性質を解析するための確率的抽象解釈の利用を提案している。
- すべての可能な入力にわたる密度分布のフローを対象とし、本手法を、点ごとの検証を超えてニューラルネットワークの振る舞いを推論する手段として位置づけている。
- 著者らはニューラルネットワークに対する抽象解釈フレームワークの動作方法を具体化し、Moore-Penrose 擬似逆行列およびそれに対応する抽象トランスフォーマを含む、さまざまな抽象領域を検討している。
- 本研究には、現実世界の問題やニューラルネットワーク駆動システムの解析におけるフレームワークの有用性を示すことを意図した実験例が含まれている。
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