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神经网络可以看作是一种新的编程范式，即不再通过程序员头脑中（通常是非正式的）逻辑推理来构建越来越复杂的程序，而是通过使用大数据优化通用神经网络模型来构建复杂的“人工智能”系统。在这个新范式中，TensorFlow 和 PyTorch 等人工智能框架起着关键作用，与传统程序的编译器一样重要。众所周知，编程语言（如 C）缺乏适当的语义，即编译器的正确性规范，导致了许多有问题的程序行为和安全问题。虽然由于编程语言的高度复杂性及其快速发展，通常很难为编译器制定正确性规范，但这次我们有独特的机会为神经网络（具有一组有限的功能，并且大多数具有稳定的语义）做到这一点。在这项工作中，我们报告了我们在提供 TensorFlow 等神经网络框架的正确性规范方面的努力。我们在逻辑编程语言 Prolog 中指定了几乎所有 TensorFlow 层的语义。我们通过两个应用程序展示了语义的实用性。一个是 TensorFlow 的模糊测试引擎，它具有强大的 oracle 和生成有效神经网络的系统方法。另一种是模型验证方法，可为 TensorFlow 模型提供一致的错误报告。
ExAIS：可执行的人工智能语义
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