「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Differentially Private Low-dimensional Synthetic Data from High-dimensional Datasets

投稿日: 2024年12月12日 作成者: jarxiv

要約 差分プライベート合成データは、個人に関する機密情報を保護しながらデータ分析 … 続きを読む →

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Protecting Confidentiality, Privacy and Integrity in Collaborative Learning

投稿日: 2024年12月12日 作成者: jarxiv

要約 効果的な機械学習 (ML) トレーニングを促進するには、データセット所有者 … 続きを読む →

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Euclidean Fast Attention: Machine Learning Global Atomic Representations at Linear Cost

投稿日: 2024年12月12日 作成者: jarxiv

要約 長距離相関は、多くの機械学習タスク、特にユークリッド空間に埋め込まれたデー … 続きを読む →

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Robust Multi-Agent Control via Maximum Entropy Heterogeneous-Agent Reinforcement Learning

投稿日: 2024年12月12日 作成者: jarxiv

要約 マルチエージェント強化学習では、現実世界への展開には堅牢性を保証した最適な … 続きを読む →

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Training Data Reconstruction: Privacy due to Uncertainty?

投稿日: 2024年12月12日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル ネットワークのパラメーターからトレーニング データを再構築でき … 続きを読む →

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Correct-N-Contrast: A Contrastive Approach for Improving Robustness to Spurious Correlations

投稿日: 2024年12月12日 作成者: jarxiv

要約 スプリアス相関は、堅牢な機械学習にとって大きな課題となります。 経験的リス … 続きを読む →

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Watermarking Training Data of Music Generation Models

投稿日: 2024年12月12日 作成者: jarxiv

要約 生成人工知能 (Gen-AI) モデルは、テキスト、画像、オーディオなどの … 続きを読む →

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Grimm: A Plug-and-Play Perturbation Rectifier for Graph Neural Networks Defending against Poisoning Attacks

投稿日: 2024年12月12日 作成者: jarxiv

要約 グローバル最適化によるエンドツーエンドのトレーニングにより、ノード分類のた … 続きを読む →

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Underestimated Privacy Risks for Minority Populations in Large Language Model Unlearning

投稿日: 2024年12月12日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデルは、人間が生成した機密情報を含む広範なデータセットでトレー … 続きを読む →

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Continuous Multidimensional Scaling

投稿日: 2024年12月12日 作成者: jarxiv

要約 多次元スケーリング (MDS) は、$d$ 次元のユークリッド空間に $n … 続きを読む →

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