[发明专利]基于二元决策图的二值神经网络定量分析方法在审
| 申请号： | 202110619510.7 | 申请日： | 2021-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN113378009A | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 宋富;张业迪 | 申请（专利权）人： | 上海科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/901 | 分类号： | G06F16/901;G06N3/04;G06N3/08;G06F30/27;G06F111/04 |
| 代理公司： | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人： | 徐俊;徐颖 |
| 地址： | 201210 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于二元决策图的二值神经网络定量分析方法，借助二元决策图(BDD)，并通过分析二值神经网络的内部结构特征，提出一种基于二元决策图的BNN网络编码方式。本发明充分利用神经网络的内部结构，以模块为单位，将神经网络的输入输出关系转换为基数约束集合，并由二元决策图对得到的约束集合进行BDD编码，进而完成整个神经网络的BDD编码。本发明相比于已有可证明近似的定量分析方案更高效更精准，且支持对神经网络的增量编码，可对神经网络的鲁棒性和可解释性进行精准分析。本发明不仅在精度上有很大的提升，在性能上也有更好的表现，且在所能处理的网络的规模上，本发明也远大于其他基于BDD的编码方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 二元 决策 神经网络 定量分析 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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