Assured autonomy in safety critical CPS
The aim of this study is to investigate safety guarantees on variational autoencoder (VAE) outputs. The problem of establishing a safety guarantee on machine learning models is to ensure that the model probabilistically satisfies particular constraints. The model targeted in this study is the β-VAE,...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Prashant, Mohit |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Arvind Easwaran |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2021
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/153289 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Model extraction attack on Deep Neural Networks
بواسطة: Lkhagvadorj, Dulguun
منشور في: (2022) -
Efficient methodology and algorithms for resilience analysis of critical infrastructure systems subjected to natural hazards
بواسطة: Hao, Changyu
منشور في: (2022) -
New data-driven approaches to improve probabilistic model structure learning
بواسطة: Zhao, Jianjun
منشور في: (2019) -
Real-time helmet wearing determination AI algorithm: construction workplace health and safety
بواسطة: Lee, Veatrice Wei Ling
منشور في: (2022) -
Visual recognition using artificial intelligence (safety detection in the workplace using artificial intelligence)
بواسطة: Liu, Guang Yuan
منشور في: (2022)