英国利物浦大学 Dr. Qiyi Tang 课题组全奖博士招生

英国利物浦大学计算机系Dr. Qiyi Tang诚招半奖博士生或全奖限英国本土学生

职位描述

利物浦大学科学与工程学院正在邀请申请资助的博士生奖学金（全额资助英国学生，部分资助国际学生）。我们寻找聪明和积极进取的毕业生，优先考虑那些在形式化方法方面具有专业知识的人。成功的候选人将加入这个前沿研究项目“通过模型检查其可解释结构来实现安全的递归神经网络”。开始日期为 2023 年 10 月 1 日。

符合利物浦大学资格标准的成功候选人将获得为期 3.5 年的科学与工程学院学生奖学金，包括英国学费和年度免税津贴（例如 2022-23 年每年 17,688 英镑）。

该项目将通过比较、使用和扩展 RNN 模型的可解释结构（例如有限状态自动机和马尔可夫决策过程），推进安全 RNN 模型开发的最新技术，从而使用形式验证技术保护它们，尤其是定量模型检查技术。因此，我们将开发方法、算法和工具来实现完全可验证的 RNN 模型，这些模型是可解释/可解释的，其正确行为得到保证，并且对攻击具有鲁棒性。

我们考虑的主要研究问题是确定合适的行为模型，并确定是否存在或可以开发验证和验证方法，以便将它们扩展到中型到大型 RNN 模型。一个次要的研究问题是，如果分析发现弱点，如何反馈该分析的结果以有效地改进 RNN。详情请参阅 https://www.findaphd.com/phds/project/towards-safe-recurrent-neural-networks-via-model-checking-its-interpretable-structure/?p154336。

优先

考虑在形式化方法、模型检查或软件验证方面具有较强研究背景的候选人。

申请程序：

学生应通过利物浦大学在线申请门户网站进行申请：https://www.liverpool.ac.uk/study/postgraduate-research/how-to-apply/。

学生应确保在在线表格的“Programme Applied For”部分中包含部门名称，并在财务部分中将科学与工程学院作为“学生类型”。

详情请参阅 https://www.findaphd.com/phds/project/towards-safe-recurrent-neural-networks-via-model-checking-its-interpretable-structure/?p154336。

转自：“科研doge”微信公众号

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