• norsk
    • English
  • norsk 
    • norsk
    • English
  • Logg inn
Vis innførsel 
  •   Hjem
  • Fakultet for informasjonsteknologi og elektroteknikk (IE)
  • Institutt for teknisk kybernetikk
  • Vis innførsel
  •   Hjem
  • Fakultet for informasjonsteknologi og elektroteknikk (IE)
  • Institutt for teknisk kybernetikk
  • Vis innførsel
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

On the Piecewise Affine Representation of Neural Networks

Robinson, Haakon
Master thesis
Thumbnail
Åpne
no.ntnu:inspera:35771502:18582440.pdf (18.23Mb)
Permanent lenke
http://hdl.handle.net/11250/2625667
Utgivelsesdato
2019
Metadata
Vis full innførsel
Samlinger
  • Institutt for teknisk kybernetikk [2849]
Sammendrag
Det kan vises at nevrale nett kan uttrykkes som stykkevise affine (PWA) funksjoner. Men, forskning har fokusert på å telle de lineære regionene, fremfor å finne den eksplitte PWA formen. Denne oppgaven fremfører en algoritme som finner PWA formen til nevrale nett, og bruker dette til å utforske applikasjoner innen modellering og reguleringsteknikk.
 
In exchange for large quantities of data and processing power, learning algorithms have yielded models that

provide state of the art predication capabilities in many fields. However, the lack of strong guarantees on

their behaviour have raised concerns over their use in safety-critical applications.

It can be shown that neural networks with piecewise affine (PWA) activation functions are themselves PWA,

with their domains consisting of a vast number of linear regions. Research on this topic has focused on

counting the number of linear regions, rather than obtaining the explicit PWA representation. This thesis

presents a novel algorithm that can compute the PWA form of fully connected neural networks with ReLU

activations. Several case studies regarding the usefulness of this representation in terms of modeling and

control are undertaken. Nominal stability results for a simple dynamical system based on a small neural

network are obtained via the Lyapunov method for PWA systems, and suggestions for extending the approach

to neural networks of arbitrary size are outlined. Moreover, the practicality of using MPC and data-driven

methods to control neural networks is investigated.
 
Utgiver
NTNU

Kontakt oss | Gi tilbakemelding

Personvernerklæring
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Levert av  Unit
 

 

Bla i

Hele arkivetDelarkiv og samlingerUtgivelsesdatoForfattereTitlerEmneordDokumenttyperTidsskrifterDenne samlingenUtgivelsesdatoForfattereTitlerEmneordDokumenttyperTidsskrifter

Min side

Logg inn

Statistikk

Besøksstatistikk

Kontakt oss | Gi tilbakemelding

Personvernerklæring
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Levert av  Unit