Probabilistic Abstract Interpretation on Neural Networks via Grids Approximation
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Zhang, Zhuofan, Wiklicky, Herbert |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2026
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Distribution and Clusters Approximations as Abstract Domains in Probabilistic Abstract Interpretation to Neural Network Analysis
par: Zhang, Zhuofan, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Zhuofan, et autres
Publié: (2026)
Advancing Neural Network Verification through Hierarchical Safety Abstract Interpretation
par: Marzari, Luca, et autres
Publié: (2025)
par: Marzari, Luca, et autres
Publié: (2025)
Neural Network Approximators for Marginal MAP in Probabilistic Circuits
par: Arya, Shivvrat, et autres
Publié: (2024)
par: Arya, Shivvrat, et autres
Publié: (2024)
Probabilistic Verification of Neural Networks via Efficient Probabilistic Hull Generation
par: Li, Jingyang, et autres
Publié: (2026)
par: Li, Jingyang, et autres
Publié: (2026)
The Interaction Bottleneck of Deep Neural Networks: Discovery, Proof, and Modulation
par: Deng, Huiqi, et autres
Publié: (2025)
par: Deng, Huiqi, et autres
Publié: (2025)
Probabilistically Robust Watermarking of Neural Networks
par: Pautov, Mikhail, et autres
Publié: (2024)
par: Pautov, Mikhail, et autres
Publié: (2024)
Probabilistic Abduction for Visual Abstract Reasoning via Learning Rules in Vector-symbolic Architectures
par: Hersche, Michael, et autres
Publié: (2024)
par: Hersche, Michael, et autres
Publié: (2024)
On the Hardness of Approximating Distributions with Tractable Probabilistic Models
par: Leland, John, et autres
Publié: (2025)
par: Leland, John, et autres
Publié: (2025)
FAME: Formal Abstract Minimal Explanation for Neural Networks
par: Boumazouza, Ryma, et autres
Publié: (2026)
par: Boumazouza, Ryma, et autres
Publié: (2026)
Neural Probabilistic Circuits: Enabling Compositional and Interpretable Predictions through Logical Reasoning
par: Chen, Weixin, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Weixin, et autres
Publié: (2025)
Simple and Interpretable Probabilistic Classifiers for Knowledge Graphs
par: Riefolo, Christian, et autres
Publié: (2024)
par: Riefolo, Christian, et autres
Publié: (2024)
Factor Graph-based Interpretable Neural Networks
par: Li, Yicong, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Yicong, et autres
Publié: (2025)
Approximate Implication for Probabilistic Graphical Models
par: Kenig, Batya
Publié: (2023)
par: Kenig, Batya
Publié: (2023)
On the Probabilistic Learnability of Compact Neural Network Preimage Bounds
par: Marzari, Luca, et autres
Publié: (2025)
par: Marzari, Luca, et autres
Publié: (2025)
Faithful Interpretation for Graph Neural Networks
par: Hu, Lijie, et autres
Publié: (2024)
par: Hu, Lijie, et autres
Publié: (2024)
Probabilistic Verification of Recurrent Neural Networks for Single and Multi-Agent Reinforcement Learning
par: Marzari, Luca, et autres
Publié: (2026)
par: Marzari, Luca, et autres
Publié: (2026)
Approximating Probabilistic Inference in Statistical EL with Knowledge Graph Embeddings
par: Zhu, Yuqicheng, et autres
Publié: (2024)
par: Zhu, Yuqicheng, et autres
Publié: (2024)
Uncovering a Universal Abstract Algorithm for Modular Addition in Neural Networks
par: McCracken, Gavin, et autres
Publié: (2025)
par: McCracken, Gavin, et autres
Publié: (2025)
DiffusionBlocks: Block-wise Neural Network Training via Diffusion Interpretation
par: Shing, Makoto, et autres
Publié: (2025)
par: Shing, Makoto, et autres
Publié: (2025)
A Comprehensive Survey on Self-Interpretable Neural Networks
par: Ji, Yang, et autres
Publié: (2025)
par: Ji, Yang, et autres
Publié: (2025)
Circular Belief Propagation for Approximate Probabilistic Inference
par: Bouttier, Vincent, et autres
Publié: (2024)
par: Bouttier, Vincent, et autres
Publié: (2024)
Probabilistic Modeling of Latent Agentic Substructures in Deep Neural Networks
par: Lee, Su Hyeong, et autres
Publié: (2025)
par: Lee, Su Hyeong, et autres
Publié: (2025)
Interpretable Neuropsychiatric Diagnosis via Concept-Guided Graph Neural Networks
par: Wang, Song, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Song, et autres
Publié: (2025)
A Theory of Interpretable Approximations
par: Bressan, Marco, et autres
Publié: (2024)
par: Bressan, Marco, et autres
Publié: (2024)
On the Mechanistic Interpretability of Neural Networks for Causality in Bio-statistics
par: Conan, Jean-Baptiste A.
Publié: (2025)
par: Conan, Jean-Baptiste A.
Publié: (2025)
Probabilistic Dataset Reconstruction from Interpretable Models
par: Ferry, Julien, et autres
Publié: (2023)
par: Ferry, Julien, et autres
Publié: (2023)
Interpretable Neural Networks with Random Constructive Algorithm
par: Nan, Jing, et autres
Publié: (2023)
par: Nan, Jing, et autres
Publié: (2023)
Interpreting Neural Networks through Mahalanobis Distance
par: Oursland, Alan
Publié: (2024)
par: Oursland, Alan
Publié: (2024)
Training Neural Networks for Modularity aids Interpretability
par: Golechha, Satvik, et autres
Publié: (2024)
par: Golechha, Satvik, et autres
Publié: (2024)
Interpretable Graph Neural Networks for Tabular Data
par: Alkhatib, Amr, et autres
Publié: (2023)
par: Alkhatib, Amr, et autres
Publié: (2023)
The Interpretable and Effective Graph Neural Additive Networks
par: Bechler-Speicher, Maya, et autres
Publié: (2024)
par: Bechler-Speicher, Maya, et autres
Publié: (2024)
All in One: Multi-Task Prompting for Graph Neural Networks (Extended Abstract)
par: Sun, Xiangguo, et autres
Publié: (2024)
par: Sun, Xiangguo, et autres
Publié: (2024)
Robust Plan Evaluation based on Approximate Probabilistic Machine Learning
par: Kamali, Amin, et autres
Publié: (2024)
par: Kamali, Amin, et autres
Publié: (2024)
Learning Vision-Based Neural Network Controllers with Semi-Probabilistic Safety Guarantees
par: Ma, Xinhang, et autres
Publié: (2025)
par: Ma, Xinhang, et autres
Publié: (2025)
Ensemble Graph Neural Networks for Probabilistic Sea Surface Temperature Forecasting via Input Perturbations
par: González-Santana, Alejandro J., et autres
Publié: (2026)
par: González-Santana, Alejandro J., et autres
Publié: (2026)
Bayesian Kolmogorov Arnold Networks (Bayesian_KANs): A Probabilistic Approach to Enhance Accuracy and Interpretability
par: Hassan, Masoud Muhammed
Publié: (2024)
par: Hassan, Masoud Muhammed
Publié: (2024)
From Text to Space: Mapping Abstract Spatial Models in LLMs during a Grid-World Navigation Task
par: Martorell, Nicolas
Publié: (2025)
par: Martorell, Nicolas
Publié: (2025)
Interpretable Policy Distillation for Power Grid Topology Control
par: Dmitruka, Aleksandra, et autres
Publié: (2026)
par: Dmitruka, Aleksandra, et autres
Publié: (2026)
Convolutional Neural Networks on Graphs with Chebyshev Approximation, Revisited
par: He, Mingguo, et autres
Publié: (2022)
par: He, Mingguo, et autres
Publié: (2022)
Tubular Riemannian Laplace Approximations for Bayesian Neural Networks
par: David, Rodrigo Pereira
Publié: (2025)
par: David, Rodrigo Pereira
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Distribution and Clusters Approximations as Abstract Domains in Probabilistic Abstract Interpretation to Neural Network Analysis
par: Zhang, Zhuofan, et autres
Publié: (2026) -
Advancing Neural Network Verification through Hierarchical Safety Abstract Interpretation
par: Marzari, Luca, et autres
Publié: (2025) -
Neural Network Approximators for Marginal MAP in Probabilistic Circuits
par: Arya, Shivvrat, et autres
Publié: (2024) -
Probabilistic Verification of Neural Networks via Efficient Probabilistic Hull Generation
par: Li, Jingyang, et autres
Publié: (2026) -
The Interaction Bottleneck of Deep Neural Networks: Discovery, Proof, and Modulation
par: Deng, Huiqi, et autres
Publié: (2025)