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迈向可信赖、可解释的人工智能
1 简介 机器学习 (ML) 模型广泛应用于许多实际应用的决策过程。现代 ML 方法的快速发展、实际成就和整体成功 [LeCun et al. , 2015; Jordan and Mitchell, 2015; Mnih et al. , 2015; ACM, 2018] 保证了机器学习将作为一种通用计算范式盛行，并将找到越来越多的实际应用，其中许多与我们生活的各个方面有关。不幸的是，ML 模型有时会灾难性地失败 [Zhou and Sun, 2019; CACM Letters to the Editor, 2019]。它们还可能由于模型中的偏见（例如种族、性别、年龄）而支持糟糕的决策 [Angwin et al. , 2016]。由于脆弱性，它们的决策可能会令人困惑 [Szegedy et al. , 2017]。 ，2014；Goodfellow 等人，2015]。因此，迫切需要了解 ML 模型的行为，分析模型（或用于训练模型的数据）的（潜在）故障，对其进行调试并可能进行修复。这引起了人们对验证 ML 模型操作的兴趣日益浓厚 [Ruan 等人，2018；Narodytska，2018；Narodytska 等人，2018b；Katz 等人，2017]，同时也激发了旨在设计可解释人工智能（XAI）方法的努力 [Ribeiro 等人，2018；Lundberg 和 Lee，2017；Ignatiev 等人，2018；Narodytska 等人，2018a；Ribeiro 等人, 2016;伊格纳季耶夫等人。 , 2019a;
Hongce Zhang
会议：•Yu Zeng，Bo-Yuan Huang，Hongce Zhang，Aarti Gupta，Sharad Malik，从RTL设计中产生建筑级别的处理器，用于处理器和加速器的RTL设计，第一部分：确定建筑变量的建筑变量，在计算机上设计（ICCAD），ICCAD（ICCAD），ICCAD•MAKEAI MAKIAN MAKIEN LONS，AHMEDERIAI，AHMEDERIAL LONS，AHMEDERIAL LONS，AHMED AHMEDERIAL LONS，AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED MARGAIN Yang, Hongce Zhang , Kristopher Brown, Aarti Gupta and Clark Barrett, Pono: A Flexible and Extensible SMT-based Model Checker, in Computer-aided Verification (CAV) , 2021 • Hongce Zhang , Aarti Gupta and Sharad Malik, Syntax-Guided Synthesis for Lemma Generation in Hardware Model Checking, in Verification Model Checking and Abstract解释（VMCAI），2021。•Hongce Zhang，Maxwell Shinn，Aarti Gupta，Arie Gurfikel，Nham Le和Nina Narodytska，通过可及性分析进行认知任务的复发性神经网络的验证，在欧洲人工智能（ECAI）的欧洲大会上，2020年。•Nina Narodytska，Hongce Zhang，Aarti Gupta和Toby Walsh，在国际学习表现会议（ICLR）中寻找卫星友好的二进制神经网络建筑（ICLR），2020年。•Hongce Zhang，Weikun Yang，Grigory Fedyukovich，Aarti Gupta和Sharad Malik，在验证模型检查和抽象解释（VMCAI）中，用于模块化硬件验证的环境不变性（VMCAI），2020年。Bo-Yuan Huang，Hongce Zhang，Aarti Gupta和Sharad Malik，Ilang：SOC的建模和验证平台，使用指令级抽象，用于系统构建和分析的工具和算法（TACAS）（TACAS），2019年。Bo-Yuan Huang，Hongce Zhang，Aarti Gupta和Sharad Malik，Ilang：SOC的建模和验证平台，使用指令级抽象，用于系统构建和分析的工具和算法（TACAS）（TACAS），2019年。•Hongce Zhang，Caroline Trippel，Yatin A. Manerkar，Aarti Gupta，Aarti Gupta，Margaret Martonosi和Sharad Ma-Maik，Ila-MCM：Ila-MCM：将记忆一致性模型与指导级抽象与异构系统 - chiper-chip chip chip verii chiperifienforcation in-in-chiperforcation in-in-chip-chip-chiperforcation in Sumper-nor-clander/in gramcaded in of Computer-aver-aver-aver-aver-aver-aver>•Jangseop Shin，Hongce Zhang，Jinyong Lee，Ingoo Heo，Yu-Yuan Chen，Ruby B. Lee和Yunheung Paek，这是一种基于硬件的技术隐性信息流动跟踪，在国际计算机辅助设计（ICCAD）的国际会议上（ICCAD），2016