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  Analysis of Recurrent Neural Networks via Property-Directed Verification of Surrogate Models

Khmelnitsky, I., Neider, D., Roy, R., Xie, X., Barbot, B., Bollig, B., et al. (2023). Analysis of Recurrent Neural Networks via Property-Directed Verification of Surrogate Models. International Journal on Software Tools for Technology Transfer, 25, 341-354. doi:10.1007/s10009-022-00684-w.

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Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel

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:
s10009-022-00684-w.pdf (Verlagsversion), 692KB
Name:
s10009-022-00684-w.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Hybrid
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
Open Access This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits use, sharing, adaptation, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons licence, and indicate if changes were made. The images or other third party material in this article are included in the article’s Creative Commons licence, unless indicated otherwise in a credit line to the material. If material is not included in the article’s Creative Commons licence and your intended use is not permitted by statutory regulation or exceeds the permitted use, you will need to obtain permission directly from the copyright holder. To view a copy of this licence, visit http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Khmelnitsky, Igor1, Autor
Neider, Daniel1, Autor           
Roy, Rajarshi2, Autor           
Xie, Xuan1, Autor
Barbot, Benoît1, Autor
Bollig, Benedikt1, Autor
Finkel, Alain1, Autor
Haddad, Serge1, Autor
Leucker, Martin1, Autor
Ye, Lina1, Autor
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Group R. Majumdar, Max Planck Institute for Software Systems, Max Planck Society, ou_2105292              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2023
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1007/s10009-022-00684-w
BibTex Citekey: Khmelnitsky23
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: International Journal on Software Tools for Technology Transfer
  Kurztitel : STTT
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin : Springer
Seiten: - Band / Heft: 25 Artikelnummer: - Start- / Endseite: 341 - 354 Identifikator: ISSN: 1433-2779
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954933110381