「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

Privacy-Preserving Low-Rank Adaptation for Latent Diffusion Models

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 低ランク適応 (LoRA) は、適応損失を最小限に抑えて特定のオブジェクト … 続きを読む →

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Adversarial Feature Alignment: Balancing Robustness and Accuracy in Deep Learning via Adversarial Training

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 深層学習モデルの精度は向上し続けていますが、依然として敵対的な攻撃に対して … 続きを読む →

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TernaryVote: Differentially Private, Communication Efficient, and Byzantine Resilient Distributed Optimization on Heterogeneous Data

投稿日: 2024年2月19日 作成者: jarxiv

要約 ディープ ニューラル ネットワークの分散トレーニングは、プライバシーの保護 … 続きを読む →

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Differential Private Federated Transfer Learning for Mental Health Monitoring in Everyday Settings: A Case Study on Stress Detection

投稿日: 2024年2月19日 作成者: jarxiv

要約 精神的健康状態はさまざまな人口統計に蔓延しており、生活の質への悪影響を軽減 … 続きを読む →

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Proving membership in LLM pretraining data via data watermarks

投稿日: 2024年2月19日 作成者: jarxiv

要約 著作権者の作品が LLM の事前トレーニングで使用されたかどうかを検出する … 続きを読む →

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Vision-LLMs Can Fool Themselves with Self-Generated Typographic Attacks

投稿日: 2024年2月19日 作成者: jarxiv

要約 誤解を招くテキストを画像に貼り付けるタイポグラフィック攻撃は、CLIP な … 続きを読む →

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Indiscriminate Data Poisoning Attacks on Neural Networks

投稿日: 2024年2月16日 作成者: jarxiv

要約 データポイズニング攻撃は、悪意のある攻撃者がトレーニング プロセスに「ポイ … 続きを読む →

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Concentrated Differential Privacy for Bandits

投稿日: 2024年2月16日 作成者: jarxiv

要約 Bandits は、逐次学習の理論的基盤および最新のレコメンダー システム … 続きを読む →

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A chaotic maps-based privacy-preserving distributed deep learning for incomplete and Non-IID datasets

投稿日: 2024年2月16日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning は、データのプライバシーを損なうこと … 続きを読む →

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Secure Vertical Federated Learning Under Unreliable Connectivity

投稿日: 2024年2月16日 作成者: jarxiv

要約 プライバシーを保護するフェデレーテッド ラーニング (FL) のほとんどの … 続きを読む →

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