cs.IT」カテゴリーアーカイブ

With or Without Replacement? Improving Confidence in Fourier Imaging

要約 ここ数年、機械学習やデータ サイエンスにおける高次元の問題に対する厳密な信 … 続きを読む

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Private Mean Estimation with Person-Level Differential Privacy

要約 各人が複数のサンプルを保持している場合の個人レベルの差分プライベート (D … 続きを読む

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Non-Asymptotic Uncertainty Quantification in High-Dimensional Learning

要約 不確実性の定量化 (UQ) は、多くの高次元回帰または学習問題において、特 … 続きを読む

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Scalable and Reliable Over-the-Air Federated Edge Learning

要約 Federated Edge Learning (FEEL) は、大規模な … 続きを読む

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Provable Privacy Advantages of Decentralized Federated Learning via Distributed Optimization

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) は、データをソースに常駐できるよう … 続きを読む

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Multi-Group Proportional Representation

要約 画像の検索や取得のタスクは、有害な固定観念を永続させ、文化的アイデンティテ … 続きを読む

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FedGT: Identification of Malicious Clients in Federated Learning with Secure Aggregation

要約 私たちは、安全な集約を使用したフェデレーション ラーニングで悪意のあるクラ … 続きを読む

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Energy Efficient Fair STAR-RIS for Mobile Users

要約 この研究では、モバイル ユーザー向けに再構成可能インテリジェント サーフェ … 続きを読む

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Information limits and Thouless-Anderson-Palmer equations for spiked matrix models with structured noise

要約 構造化スパイクモデルに対するベイズ推論の典型的な問題、つまり低ランク信号が … 続きを読む

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Byzantine-Resilient Secure Aggregation for Federated Learning Without Privacy Compromises

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) は、大規模な機械学習において大きな … 続きを読む

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