Reachability In Simple Neural Networks
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Sälzer, Marco, Lange, Martin |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2022
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
The Complexity of Verifying Feedforward Neural Networks in Quantised Settings
par: Alsmann, Eric, et autres
Publié: (2026)
par: Alsmann, Eric, et autres
Publié: (2026)
Verifying Quantized Graph Neural Networks is PSPACE-complete
par: Sälzer, Marco, et autres
Publié: (2025)
par: Sälzer, Marco, et autres
Publié: (2025)
Transformer Encoder Satisfiability: Complexity and Impact on Formal Reasoning
par: Sälzer, Marco, et autres
Publié: (2024)
par: Sälzer, Marco, et autres
Publié: (2024)
The Reachability Problem for Neural-Network Control Systems
par: Schilling, Christian, et autres
Publié: (2024)
par: Schilling, Christian, et autres
Publié: (2024)
Verifying Quantized GNNs With Readout Is Decidable But Highly Intractable
par: Chernobrovkin, Artem, et autres
Publié: (2025)
par: Chernobrovkin, Artem, et autres
Publié: (2025)
The Descriptive Complexity of Graph Neural Networks
par: Grohe, Martin
Publié: (2023)
par: Grohe, Martin
Publié: (2023)
Low-Rank Matrix Approximation for Neural Network Compression
par: Cherukuri, Kalyan, et autres
Publié: (2025)
par: Cherukuri, Kalyan, et autres
Publié: (2025)
Complexity of Injectivity and Verification of ReLU Neural Networks
par: Froese, Vincent, et autres
Publié: (2024)
par: Froese, Vincent, et autres
Publié: (2024)
Fundamental Limits of Crystalline Equivariant Graph Neural Networks: A Circuit Complexity Perspective
par: Cao, Yang, et autres
Publié: (2025)
par: Cao, Yang, et autres
Publié: (2025)
On the Hardness of Learning One Hidden Layer Neural Networks
par: Li, Shuchen, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Shuchen, et autres
Publié: (2024)
Reachability Constraints in Variational Quantum Circuits: Optimization within Polynomial Group Module
par: Oh, Yun-Tak, et autres
Publié: (2026)
par: Oh, Yun-Tak, et autres
Publié: (2026)
Computational Complexity Evaluation of Neural Network Applications in Signal Processing
par: Freire, Pedro, et autres
Publié: (2022)
par: Freire, Pedro, et autres
Publié: (2022)
The Computational Complexity of Satisfiability in State Space Models
par: Alsmann, Eric, et autres
Publié: (2025)
par: Alsmann, Eric, et autres
Publié: (2025)
Provably Good Solutions to the Knapsack Problem via Neural Networks of Bounded Size
par: Hertrich, Christoph, et autres
Publié: (2020)
par: Hertrich, Christoph, et autres
Publié: (2020)
Training Fully Connected Neural Networks is $\exists\mathbb{R}$-Complete
par: Bertschinger, Daniel, et autres
Publié: (2022)
par: Bertschinger, Daniel, et autres
Publié: (2022)
On the Computational Capability of Graph Neural Networks: A Circuit Complexity Bound Perspective
par: Li, Xiaoyu, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Xiaoyu, et autres
Publié: (2025)
Unlocking the Theory Behind Scaling 1-Bit Neural Networks
par: Daliri, Majid, et autres
Publié: (2024)
par: Daliri, Majid, et autres
Publié: (2024)
Parameterized Hardness of Zonotope Containment and Neural Network Verification
par: Froese, Vincent, et autres
Publié: (2025)
par: Froese, Vincent, et autres
Publié: (2025)
Provably Explaining Neural Additive Models
par: Bassan, Shahaf, et autres
Publié: (2026)
par: Bassan, Shahaf, et autres
Publié: (2026)
Neural Networks and (Virtual) Extended Formulations
par: Hertrich, Christoph, et autres
Publié: (2024)
par: Hertrich, Christoph, et autres
Publié: (2024)
Arithmetic Circuits and Neural Networks for Regular Matroids
par: Hertrich, Christoph, et autres
Publié: (2025)
par: Hertrich, Christoph, et autres
Publié: (2025)
Training Neural Networks is NP-Hard in Fixed Dimension
par: Froese, Vincent, et autres
Publié: (2023)
par: Froese, Vincent, et autres
Publié: (2023)
A Distributional-Lifting Theorem for PAC Learning
par: Blanc, Guy, et autres
Publié: (2025)
par: Blanc, Guy, et autres
Publié: (2025)
A Logic for Expressing Log-Precision Transformers
par: Merrill, William, et autres
Publié: (2022)
par: Merrill, William, et autres
Publié: (2022)
On the Hardness of Learning Regular Expressions
par: Attias, Idan, et autres
Publié: (2025)
par: Attias, Idan, et autres
Publié: (2025)
Learnability of Parameter-Bounded Bayes Nets
par: Bhattacharyya, Arnab, et autres
Publié: (2024)
par: Bhattacharyya, Arnab, et autres
Publié: (2024)
A Little Depth Goes a Long Way: The Expressive Power of Log-Depth Transformers
par: Merrill, William, et autres
Publié: (2025)
par: Merrill, William, et autres
Publié: (2025)
How Hard Is Continuous Clustering? Lower Bounds from the Existential Theory of the Reals
par: Majumdar, Angshul
Publié: (2026)
par: Majumdar, Angshul
Publié: (2026)
Spiky Rank and Its Applications to Rigidity and Circuits
par: Hambardzumyan, Lianna, et autres
Publié: (2026)
par: Hambardzumyan, Lianna, et autres
Publié: (2026)
Rethinking the Role of Positional Encoding: Sliding-Window Transformers without PE Remain Turing Complete
par: Li, Qian, et autres
Publié: (2026)
par: Li, Qian, et autres
Publié: (2026)
Proximity to Losslessly Compressible Parameters
par: Farrugia-Roberts, Matthew
Publié: (2023)
par: Farrugia-Roberts, Matthew
Publié: (2023)
Decision Tree Learning on Product Spaces
par: Moakahr, Arshia Soltani, et autres
Publié: (2026)
par: Moakahr, Arshia Soltani, et autres
Publié: (2026)
Lower Bounds for Chain-of-Thought Reasoning in Hard-Attention Transformers
par: Amiri, Alireza, et autres
Publié: (2025)
par: Amiri, Alireza, et autres
Publié: (2025)
Statistical and Computational Guarantees of Kernel Max-Sliced Wasserstein Distances
par: Wang, Jie, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Jie, et autres
Publié: (2024)
Smoothed Analysis for Learning Concepts with Low Intrinsic Dimension
par: Chandrasekaran, Gautam, et autres
Publié: (2024)
par: Chandrasekaran, Gautam, et autres
Publié: (2024)
Optimizing Computational-Statistical Runtime for Wasserstein Distance Estimation
par: Jacobs, Peter Matthew, et autres
Publié: (2026)
par: Jacobs, Peter Matthew, et autres
Publié: (2026)
Distribution-Specific Agnostic Conditional Classification With Halfspaces
par: Huang, Jizhou, et autres
Publié: (2025)
par: Huang, Jizhou, et autres
Publié: (2025)
Chain of Thought Empowers Transformers to Solve Inherently Serial Problems
par: Li, Zhiyuan, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Zhiyuan, et autres
Publié: (2024)
From Pseudorandomness to Multi-Group Fairness and Back
par: Dwork, Cynthia, et autres
Publié: (2023)
par: Dwork, Cynthia, et autres
Publié: (2023)
Ask, and it shall be given: On the Turing completeness of prompting
par: Qiu, Ruizhong, et autres
Publié: (2024)
par: Qiu, Ruizhong, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
The Complexity of Verifying Feedforward Neural Networks in Quantised Settings
par: Alsmann, Eric, et autres
Publié: (2026) -
Verifying Quantized Graph Neural Networks is PSPACE-complete
par: Sälzer, Marco, et autres
Publié: (2025) -
Transformer Encoder Satisfiability: Complexity and Impact on Formal Reasoning
par: Sälzer, Marco, et autres
Publié: (2024) -
The Reachability Problem for Neural-Network Control Systems
par: Schilling, Christian, et autres
Publié: (2024) -
Verifying Quantized GNNs With Readout Is Decidable But Highly Intractable
par: Chernobrovkin, Artem, et autres
Publié: (2025)