研究人员开发了一个用于概率验证神经网络的新框架，解决了当输入受到概率扰动时确保安全性的挑战。该方法利用具有回归树的状态空间细分策略来生成概率包络，并采用一种边界感知采样技术。该方法旨在提供安全概率的保证范围，在ACAS Xu和火箭着陆器控制器等基准测试中，与现有方法相比，显示出更高的准确性和效率。 AI
影响 为在概率条件下验证神经网络的安全性引入了一种新方法。
排序理由 这是一篇详细介绍神经网络验证新框架的研究论文。
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The problem of probabilistic verification of a neural network investigates the probability of satisfying the safe constraints in the output space when the input is given by a probability distribution. It is significant to answer this problem when the input is affected by disturba…