Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

Enhancing AI System Resiliency: Formulation and Guarantee for LSTM Resilience Based on Control Theory

Created by
  • Haebom

作者

ソトヨシハラ（グラデーションスクール・オブ・マテマティックス、名古屋大学）、山本龍之（アイシン・ソフトウエア株式会社）、久留本博（グラデーションスクール・オブ・マテマティックス、名古屋大学）、マサナリ・シムラ（グラドゥート・スクール・オブ・マテマス）

概要

本論文は、制御システムにおける長短期メモリ（LSTM）ネットワークの回復力を確保し評価するための新しい理論的フレームワークを提案します。異常な入力後、LSTMが定常状態に戻るのに必要な時間を定量化するために、「回復時間」を新しい回復力測定指標に導入する。 LSTMの増分入力 - 状態安定性（$ \ delta $ ISS）理論を数学的に改善し、回復時間の実用的なデータに依存しない上限を導きます。この上限は復元力を考慮した学習を可能にします。簡単なモデルの実験的検証により、回復力の推定と制御方法の効果を示し、安全上の重要なAIアプリケーションにおける厳格な品質保証の基盤を強化します。

Takeaways、Limitations

•
Takeaways：
◦
LSTMネットワークの回復力を定量的に評価できる新しい指標である「回復時間」を提示します。
◦
データに依存しない回復時間の上限を提供し、回復力を考慮した学習を可能にします。
◦
安全上の重要なAIアプリケーションは、LSTMネットワークの品質保証のための厳格な理論的基盤を提供します。
•
Limitations:
◦
提示された方法の効果は、単純なモデルの実験でのみ検証され、複雑な実際のシステムへの拡張性のさらなる研究が必要である。
◦
$\Delta$ISS 理論の数学的改善が LSTM ネットワークのあらゆるタイプとあらゆる状況に適用できるかどうかについてのさらなる分析が必要です。
◦
回復時間の上限の精度と保守性のより深い分析が必要です。
👍
Made with Slashpage