Abstract Interpretation of ReLU Neural Networks with Optimizable Polynomial Relaxations
Kern, Philipp
1; Sinz, Carsten 1
1 Institut für Theoretische Informatik (ITI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
1; Sinz, Carsten 11 Institut für Theoretische Informatik (ITI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Theoretische Informatik (ITI) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsjahr | 2025 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 978-3-031-74776-2 ISSN: 0302-9743, 1611-3349 KITopen-ID: 1000180180 |
| Erschienen in | Static Analysis: 31st International Symposium, SAS 2024, Pasadena, CA, USA, October 20–22, 2024, Proceedings |
| Veranstaltung | 31st International Statistic Analysis (SAS 2024), Pasadena, CA, USA, 20.10.2024 – 22.10.2024 |
| Verlag | Springer Nature Switzerland |
| Seiten | 173–193 |
| Serie | Lecture Notes in Computer Science (LNCS) : International Statistic Analysis Symposium ; 14995 |
| Vorab online veröffentlicht am | 21.01.2025 |
| Nachgewiesen in | Scopus Dimensions OpenAlex |