本期為techbeat人工智能社群第355期線上talk。
中原標準時間11月4日(周四)晚8點，卡内基梅隆大學博士後研究員——張歡的talk将準時在techbeat人工智能社群開播！
他與大家分享的主題是: “建構更強大、更大規模的神經網絡驗證算法”，屆時将
主要介紹神經網絡驗證算法，用于嚴格證明神經網絡的屬性比如安全性、魯棒性、公平性等等。
talk·資訊
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主題：建構更強大、更大規模的
神經網絡驗證算法
嘉賓：卡内基梅隆大學博士後研究員 張歡
時間：中原標準時間 11月4日 (周四) 20:00
地點：techbeat人工智能社群
http://www.techbeat.net/
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talk·提綱
深度神經網絡已經成為了現代人工智能的重要一部分，在很多應用中都取得了成功。但是，在一些對安全性、魯棒性要求很高的系統中使用深度神經網絡時，比如自動駕駛、醫療系統和安全監控系統等，我們需要神經網絡具有可預測的、可靠的和魯棒的性能，這是一個非常有挑戰性的問題。例如，現有的一些研究已經發現，在很多應用中的神經網絡都缺乏魯棒性并存在對抗樣本，它可以使神經網絡在一些十分簡單的任務上出錯。
本次talk中主要介紹神經網絡驗證算法，用于嚴格證明神經網絡的屬性比如安全性、魯棒性、公平性等等。由于神經網絡驗證算法可以對神經網絡的性能給出理論保證，它成為了在一些關鍵領域應用神經網絡模型的關鍵。
1. 神經網絡驗證的動機和基本問題描述
2. 基于高效反向限界傳播(backward bound propagation)的神經網絡驗證算法crown
3. 将crown推廣到任意神經網絡結構上以及auto_lirpa驗證算法庫
4. alpha-crown算法在gpu上使用梯度上升優化限界傳播
5. 使用分支定界法進一步增強驗證效果，并使用結合銜接傳播和分支定界的beta-crown算法取得神經網絡驗證大賽冠軍
talk·參考資料
這是本次分享中将會提及的資料，建議提前預習哦！
github代碼連結：
https://github.com/huanzhang12/alpha-beta-crown
paper list:
neurips 2021 (如果隻有時間看一篇paper就看這一篇):
https://arxiv.org/pdf/2103.06624.pdf
neurips 2018:
https://arxiv.org/pdf/1811.00866.pdf
iclr 2021:
https://arxiv.org/pdf/2011.13824.pdf
入門文章：之前有發在機器之心上的兩篇文章：
9月11日：華人學生團隊獲國際神經網絡驗證大賽佳績：總分第一，五大單項第一
9月16日：幹貨｜什麼是神經網絡驗證？一文讀懂神經網絡驗證大賽獲獎算法α,β-crown
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talk·嘉賓介紹
張歡
卡内基梅隆大學博士後研究員
張歡博士于2020年畢業于ucla，現任卡内基梅隆大學(cmu)博士後研究員。張歡是機器學習魯棒性和安全性領域的早期研究者之一，對于神經網絡、決策樹等機器學習模型提出了開創性的驗證算法，并将這些算法應用于建構更加安全和魯棒的圖像分類、自然語言處理(nlp)、強化學習(rl)等任務中，在neurips、icml、iclr等一流會議中發表論文數十篇。張歡帶領的團隊開發的工具α,β-crown在2021年國際神經網絡驗證大賽(vnn-comp)中獲得總分第一名，以及5個單項第一名。此外張歡在2018-2020年間獲得了ibm phd獎學金，并在2021年獲得由mit-ibm watson ai lab評選的對抗機器學習新星獎（advml rising star award）。
個人首頁：
https://www.huan-zhang.com/
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