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J-GLOBAL ID:202202225475677425   整理番号:22A3073567

AIの品質保証 5 ニューラルネットワークモデルのバグ限局・自動修正技術

著者 (4件):
資料名:
巻: 63  号: 11  ページ: e28-e33,605  発行年: 2022年10月15日 
JST資料番号: G0427A  ISSN: 0447-8053  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 文献レビュー  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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近年,ニューラルネットワークモデルに対するバグの原因特定(バ...
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分類 (4件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
人工知能  ,  信頼性  ,  応用心理学  ,  ニューロコンピュータ 
引用文献 (6件):
  • Pei, K., et al. : Deepxplore : Automated Whitebox Testing of DeepLearning Systems. In Proceedings of the 26th Symposium on Operating Systems Principles (SOSP), pp.1-18 (2017).
  • Enişer, H. F., et al. : Deepfault : Fault Localization for Deep Neural Networks. In Proceedings of the Fundamental Approaches to Software Engineering (FASE), pp.171-191(2019).
  • 石本優太ほか:確率的オートマトンとn-gramに基づくRNNに対するバグ限局,信学技報,Vol.122, No.138, SS2022-10, pp.55-60(2022).
  • Sohn, J., et al. : Search Based Repair of Deep Neural Networks.′′ ArXiv abs/1912.12463 (2019).
  • Sun, B., et al. : Causality-based Neural Network Repair. In Proceedings of the 44th International Conference on Software Engineering (ICSE), pp.338-349 (2022).
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タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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