「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

Trustworthy Recommender Systems

投稿日: 2023年11月20日 作成者: jarxiv

要約 レコメンダー システム (RS) は、ユーザーが大規模なカタログから興味の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.IR, cs.LG | Trustworthy Recommender Systems はコメントを受け付けていません

A Privacy Preserving System for Movie Recommendations Using Federated Learning

投稿日: 2023年11月20日 作成者: jarxiv

要約 レコメンダー システムはここ数年で至る所に普及しました。 これらは、多くの … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.IR, cs.LG | A Privacy Preserving System for Movie Recommendations Using Federated Learning はコメントを受け付けていません

From Principle to Practice: Vertical Data Minimization for Machine Learning

投稿日: 2023年11月20日 作成者: jarxiv

要約 予測モデルのトレーニングと展開を目的として、組織は大量の詳細な顧客データを … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.LG | From Principle to Practice: Vertical Data Minimization for Machine Learning はコメントを受け付けていません

DeepClean: Machine Unlearning on the Cheap by Resetting Privacy Sensitive Weights using the Fisher Diagonal

投稿日: 2023年11月20日 作成者: jarxiv

要約 機密データや個人データでトレーニングされた機械学習モデルは、その情報を誤っ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.CV, cs.LG | DeepClean: Machine Unlearning on the Cheap by Resetting Privacy Sensitive Weights using the Fisher Diagonal はコメントを受け付けていません

Breaking Boundaries: Balancing Performance and Robustness in Deep Wireless Traffic Forecasting

投稿日: 2023年11月20日 作成者: jarxiv

要約 精度と堅牢性の間のトレードオフのバランスを取ることは、時系列予測における長 … 続きを読む →

カテゴリー: 62M10, 68T01, 68T05, cs.AI, cs.CR, cs.LG, I.2.4 | Breaking Boundaries: Balancing Performance and Robustness in Deep Wireless Traffic Forecasting はコメントを受け付けていません

Hijacking Large Language Models via Adversarial In-Context Learning

投稿日: 2023年11月17日 作成者: jarxiv

要約 インコンテキスト学習 (ICL) は、前提条件プロンプトのデモンストレーシ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.CR, cs.LG | Hijacking Large Language Models via Adversarial In-Context Learning はコメントを受け付けていません

Breaking Boundaries: Balancing Performance and Robustness in Deep Wireless Traffic Forecasting

投稿日: 2023年11月17日 作成者: jarxiv

要約 精度と堅牢性の間のトレードオフのバランスを取ることは、時系列予測における長 … 続きを読む →

カテゴリー: 62M10, 68T01, 68T05, cs.AI, cs.CR, cs.LG, I.2.4 | Breaking Boundaries: Balancing Performance and Robustness in Deep Wireless Traffic Forecasting はコメントを受け付けていません

Performance Trade-offs of Watermarking Large Language Models

投稿日: 2023年11月17日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) が誤った情報の生成や宿題の完了に悪用されるの … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.LG | Performance Trade-offs of Watermarking Large Language Models はコメントを受け付けていません

Towards more Practical Threat Models in Artificial Intelligence Security

投稿日: 2023年11月17日 作成者: jarxiv

要約 最近の研究では、人工知能のセキュリティにおける研究と実践の間のギャップが明 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR | Towards more Practical Threat Models in Artificial Intelligence Security はコメントを受け付けていません

Towards More Realistic Membership Inference Attacks on Large Diffusion Models

投稿日: 2023年11月17日 作成者: jarxiv

要約 Stable Diffusion や Midjourney などの生成拡散 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.CV, cs.LG | Towards More Realistic Membership Inference Attacks on Large Diffusion Models はコメントを受け付けていません