Моделирование и анализ информационных систем
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Модел. и анализ информ. систем:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Моделирование и анализ информационных систем, 2022, том 29, номер 3, страницы 228–245
DOI: https://doi.org/10.18255/1818-1015-2022-3-228-245
(Mi mais778)
 

Theory of computing

Towards neural routing with verified bounds on performance
[На пути к нейросетевой маршрутизации с верифицированными границами эффективности]

I. P. Buzhinskya, A. A. Shalytob

a Aalto University, 8 Maarintie, Espoo 02150, Finland
b ITMO University, 49 Kronverksky pr., Saint Petersburg 197101, Russia
Список литературы:
Аннотация: Когда алгоритмы на основе данных, особенно основанные на глубоких нейронных сетях (ГНС), заменяют классические, их более высокая производительность часто сопряжена с трудностями при анализе. Чтобы компенсировать этот недостаток, для ГНС были разработаны методы формальной верификации, которые могут предоставить надежные гарантии поведения программы. Эти методы, однако, обычно рассматривают только саму ГНС, исключая среду, в которой она работает, и применимость методов, учитывающих такие среды, часто ограничена. В данной работе рассматривается задача формальной верификации нейросетевого контроллера для задачи маршрутизации в конвейерной сети. В отличие от известных постановок задачи, рассматриваемые ГНС выполняются в распределенной среде, и производительность алгоритма маршрутизации, которая измеряется как среднее время доставки, зависит от многократного выполнения этих ГНС. При некоторых предположениях, проблема верификации сводится к ряду проблем достижимости выходов ГНС, которые можно решить с помощью существующих программных средств. Эксперименты показывают, что в таких случаях возможна строгая и полная формальная верификация, хотя она заметно медленнее, чем градиентный поиск состязательных примеров.
Статья построена следующим образом. Раздел 1 вводит основные понятия. Затем в Разделе 2 представлена проблема маршрутизации и алгоритм DQN-маршрутизации на основе ГНС, который ее решает. В Разделе 3 описывается вклад данной статьи: новый надежный и полный подход к формальной проверке верхней границы среднего времени доставки маршрутизации на основе ГНС. Этот подход экспериментально оценивается в Разделе 4. Статья завершается обсуждением результатов и описанием возможной будущей работы.
Ключевые слова: формальная верификация, надежный ИИ, глубокие нейронные сети, задача маршрутизации.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 20-19-00700
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского Научного Фонда (Проект 20-19-00700).
Поступила в редакцию: 16.06.2022
Исправленный вариант: 25.08.2022
Принята в печать: 26.08.2022
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 004.8
MSC: 68T07
Язык публикации: английский
Образец цитирования: I. P. Buzhinsky, A. A. Shalyto, “Towards neural routing with verified bounds on performance”, Модел. и анализ информ. систем, 29:3 (2022), 228–245
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{BuzSha22}
\by I.~P.~Buzhinsky, A.~A.~Shalyto
\paper Towards neural routing with verified bounds on performance
\jour Модел. и анализ информ. систем
\yr 2022
\vol 29
\issue 3
\pages 228--245
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/mais778}
\crossref{https://doi.org/10.18255/1818-1015-2022-3-228-245}
\mathscinet{http://mathscinet.ams.org/mathscinet-getitem?mr=4495439}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/mais778
  • https://www.mathnet.ru/rus/mais/v29/i3/p228
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Моделирование и анализ информационных систем
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:56
    PDF полного текста:22
    Список литературы:10
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024