「68P27」カテゴリーアーカイブ

Optimal Federated Learning for Functional Mean Estimation under Heterogeneous Privacy Constraints

投稿日: 2025年1月16日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) は、データのプライバシーとセキュリ … 続きを読む →

カテゴリー: 62C20, 62F30, 62G08, 68P27, cs.LG, math.ST, stat.TH | コメントする

A Mathematical Framework for the Problem of Security for Cognition in Neurotechnology

投稿日: 2024年12月30日 作成者: jarxiv

要約 近年のニューロテクノロジーの急速な進歩により、ニューロテクノロジーとセキュ … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 68P27, 68Q07, 68Q09, 68T05, 68T30, 91E99, cs.CR, cs.CY, cs.ET, cs.LG, I.2, q-bio.NC, secondary | A Mathematical Framework for the Problem of Security for Cognition in Neurotechnology はコメントを受け付けていません

Differential Privacy Under Class Imbalance: Methods and Empirical Insights

投稿日: 2024年11月11日 作成者: jarxiv

要約 不均衡な学習は、希少疾患の予測や不正検出など、トレーニング データ内でクラ … 続きを読む →

カテゴリー: 68P27, cs.CR, cs.LG, G.3 | Differential Privacy Under Class Imbalance: Methods and Empirical Insights はコメントを受け付けていません

Privacy of the last iterate in cyclically-sampled DP-SGD on nonconvex composite losses

投稿日: 2024年11月6日 作成者: jarxiv

要約 差分プライベート確率勾配降下法 (DP-SGD) は、勾配をプライベート化 … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 60G15, 68P27, cs.CR, cs.DS, cs.LG, G.1.6, math.OC, stat.ML | Privacy of the last iterate in cyclically-sampled DP-SGD on nonconvex composite losses はコメントを受け付けていません

Iterative Sketching for Secure Coded Regression

投稿日: 2024年4月2日 作成者: jarxiv

要約 線形回帰は教師あり機械学習における基本的かつ原始的な問題であり、疫学から金 … 続きを読む →

カテゴリー: 65B99, 68P20, 68P25, 68P27, 68P30, 94-10, 94A11, 94A16, 94B60, cs.CR, cs.DC, cs.IT, cs.LG, cs.NA, math.IT, math.NA | Iterative Sketching for Secure Coded Regression はコメントを受け付けていません

Iterative Sketching for Secure Coded Regression

投稿日: 2023年8月9日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、セキュリティを確保しながら、分散的に線形回帰を高速化する方法 … 続きを読む →

カテゴリー: 65B99, 68P20, 68P25, 68P27, 68P30, 94-10, 94A11, 94A16, 94B60, cs.CR, cs.DC, cs.IT, cs.LG, cs.NA, E.3; E.4; F.2.1; G.1.3, math.IT, math.NA | Iterative Sketching for Secure Coded Regression はコメントを受け付けていません